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Enregistrement W2607640315 · doi:10.1111/jfpp.13328

A comparative study of the nutritional values, volatiles compounds, and sensory qualities of pea pastes cooked in iron pot and clay pot

2017· article· en· W2607640315 sur OpenAlexaff
Qinhui Xing, Xiaohui Xing, Zhengmao Zhang, Xinjuan Hu, Fangliang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Processing and Preservation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceChemistryPalatabilityMouthfeelTanninTasteMaillard reactionPolyphenolAntioxidantRaw materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current study, the nutritional values, volatiles compounds, and sensory qualities of pea pastes cooked in iron pot and clay pot were compared. Results showed that the iron pot-cooked pea pastes contained profoundly more iron, total sugar, and starch than the clay pot-cooked ones, and the effects were found related to iron ion by comparing the results between clay pot-cooked pastes with and without iron ion addition. Samples prepared with the two utensils demonstrated similar contents of protein, polyphenol, and tannin, but differed in the composition of some volatile alcohols, alkanes, aldehydes, ketones, esters, and organic acids. The clay pot-cooked samples had higher score of “color,” “mouthfeel,” “taste,” and “overall quality” than the iron pot-cooked pastes. In conclusion, iron pot can allow the production of iron-enriched pea pastes whose sensory qualities are remarkably lower than those of the clay pot-cooked samples but are still in the acceptable range. Practical applications Iron utensil plays an important role in modern food industry due to its durability and convenience to handle. Cooking with iron pot is a simple and useful method of dietary iron fortification for the prevention of iron-deficiency anemia in developing countries. Pea paste is a popular legume food with high nutritional value and good palatability. Traditional pea paste producers believe cooking with clay pots can give rise to product with more desirable features than using iron pots. However, there were no scientific evidences regarding the effects of cooking utensils on pea paste qualities. It has been proved in the current study that iron pot can allow the production of iron-enriched pea pastes whose sensory qualities are remarkably lower than those of the clay pot-cooked samples but are still in acceptable range.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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