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Enregistrement W2581638271 · doi:10.1094/cchem-12-16-0500-r

Composition, Nutritional Value, Functionality, Processing, and Novel Food Uses of Pulses and Pulse Ingredients

2017· article· en· W2581638271 sur OpenAlexaff
Robert T. Tyler, Ning Wang, Jay Han

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceStarchLegumeChemistryMicronutrientResistant starchDietary fiberDietary fibreIngredientAmyloseHealth benefitsFood productsBiologyAgronomyTraditional medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulses, the dry edible seeds of plants in the legume family, include field pea, dry bean, lentil, chickpea, and fababean. The contemporary definition of pulses excludes oilseed legumes and legumes consumed in immature form. Pulses have been nourishing people around the world for thousands of years and are well known as a rich, sustainable source of protein that is high in lysine and therefore complementary to protein from cereals. They also are good sources of energy and dietary fiber, are low in fat, and contain significant levels of vitamins, minerals, and other micronutrients and bioactives. Owing to its intermediate amylose content, starch from pulses is digested more slowly than are most cereal and tuber starches. Whole and split pulses and pulse flours also exhibit relatively high levels of type 1 resistant starch. As a result, the consumption of pulses is beneficial to the management of type 2 diabetes, metabolic syndrome, and obesity, is associated with a reduced risk of cardiovascular disease and cancer, and contributes to overall health and wellness. Pulses are used in whole or dehulled form in canned goods, sweets, soups, and pastes, whereas pulse flours are becoming common ingredients in a wide variety of food and pet food products such as baked goods, pasta and noodles, biscuits, and condiments. There is considerable interest currently in dry and wet fractionation of pulses into starch, protein, and fiber concentrates for use in both food and nonfood applications. As consumers are becoming increasingly health conscious and focused on a wellness‐oriented lifestyle, they are demanding tasty and convenient food products that are plant‐based and provide both nutritional and health benefits. In recent years, interest in the use of pulses and their ingredients in food formulation has grown tremendously owing to their nutritional and health benefits and unique functionality, a rise in the incidence of food allergies, and the availability of novel processing technologies. The United Nations declared 2016 as the International Year of Pulses, which was celebrated through the hosting of scientific and educational activities worldwide, all aimed at increasing consumer awareness of the benefits of pulse consumption and of the role of pulses in sustainable crop production systems. The ultimate goal was increased production and consumption of pulses in both developed and developing countries. This focus issue of Cereal Chemistry captures current research related to pulse composition, processing technologies, nutritional and functional attributes of pulse ingredients, impacts of processing on composition and functionality, potential health benefits, and novel food applications. It also includes review articles on composition, nutritional value and health benefits, traditional and new food uses, determination of protein nutritional quality, evaluation of cooking time, effects of processing on antinutrients, and flavor aspects of ingredients.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,494

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,237 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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