Impact of household food processing strategies on antinutrient (phytate, tannin and polyphenol) contents of chickpeas (<i><scp>C</scp>icer arietinum </i><scp>L</scp>.) and beans (<i><scp>P</scp>haseolus vulgaris </i><scp>L</scp>.): a review
Notice bibliographique
Résumé
Summary Pulses, which include beans and chickpeas, are major constituents of the human diet. They are important sources of energy and nutrients, particularly protein, folate and minerals. However, they also contain antinutrients which bind minerals, mainly iron and zinc, rendering them less bioavailable or unavailable for absorption. The levels of these antinutrients may be reduced by food processing techniques such as soaking and germination. Researchers have used these techniques in a number of studies; however, there is no consensus regarding the optimum processing conditions for reduction in the levels of these antinutrients. Thus, this review was conducted to describe the results of studies on soaking and germination of chickpeas and beans. A systematic search was carried out utilising Food Science and Technology Abstracts (FSTA) (1969 to present), Web of Science (1899 to present) and Scopus (1823 to present). A total of thirty‐three articles were reviewed. Both soaking and germination resulted in significant but variable degrees of reduction in levels of antinutrients in most studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».