Characterization of Two Chickpea Varieties and the Effect of Cooking on their Physico-chemical and Functional Properties of Flours
Notice bibliographique
Résumé
Considering the nutritional and functional characteristics of chickpea, flours of two varieties of chickpea (“Blanco Noroeste” and “Costa 2004”) were prepared to know the effect of cooking. Thus the objective of this study was to compare their physicochemical and functional properties in both, raw and cooked flours. Physical properties of the grain, for the two varieties were similar, whereas the physicochemical and functional properties of the flours exhibited differences as a function of the variety and the processing. The chickpea cooked flours showed lower lightness and higher redness and yellowness with respect to raw flours. The proximal composition of cooked flours presented significant differences in fat (5.98% - 6.09%) and moisture contents (0.48% - 0.54%) with respect to raw flours. The particle size distribution determined for the raw and cooked flours samples, indicated a unimodal behavior with a wide distribution. The water absorption capacity and oil capacity showed significant difference among flour varieties. For pasting properties, a higher viscosity was measured for Costa 2004 (380 cP) and Blanco Noroeste (272 cP) raw flours, raw flour exhibited better pasting properties than cooked flours.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».