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Enregistrement W2520494454 · doi:10.1094/cchem-04-16-0104-fi

Factors Influencing the Quality of Dietary Proteins: Implications for Pulses

2016· article· en· W2520494454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensCanadian Science Centre for Human and Animal HealthAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein qualityQuality (philosophy)Dietary proteinChemistryFood sciencePlant proteinLegumePea proteinProduct (mathematics)BiotechnologyAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein content has been a leading trend in product development in recent years. Similarly, a growing desire for non‐animal‐based protein sources has led to an interest in plant‐based protein such as cereals and pulses. Pulses constitute the dried seeds of nonoilseed legume crops, including dried peas, chickpeas, beans, and lentils. Their crude protein content (typically 21–26% by weight) positions pulses as plant‐based alternatives to meats within international dietary guidelines. A major consideration with respect to the inclusion of pulses in processed foods relates to the quality of the dietary protein. Protein quality is generally assessed as a function of the ability of the constituent amino acids found within the food to meet the biological needs of the consumer. Different methods exist to determine the quality of dietary proteins, each with their own advantages and disadvantages. Because preparation methods also alter the product's protein quality, these factors must also be considered. This review will discuss recent advances in the determination of protein quality and the factors that influence the quality of pulse proteins for use in human foods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle