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Enregistrement W2769353963 · doi:10.1111/ijfs.13649

Physicochemical and digestion characteristics of flour and starch from eight Canadian red and green lentils

2017· article· en· W2769353963 sur OpenAlexafffundabout
Zhan‐Hui Lu, Elizabeth Donner, Rong Tsao, D. Dan Ramdath, Qiang Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésStarchFood scienceAmyloseDigestion (alchemy)Resistant starchChemistryHydrolysisCultivarAgronomyBiologyBiochemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Physicochemical and nutritional properties of flour and isolated starch from eight Canadian lentil cultivars were assessed to identify unique samples and key factors affecting starch digestion. The results showed that nearly half of apparent amylose in lentil flours was underestimated because it was complexed and embedded within the flour matrix, which led to slower starch digestion of cooked flour. Cooked red lentil flours showed significantly higher resistant starch content (11.0%) than flours from green lentils (6.8%) ( P < 0.05). Among green lentils, Asterix and Greenland were unique for their high slowly digestible starch content after cooking, possibly owing to their high phenolic content and α‐glucosidase inhibitory activity. Long‐ and short‐range ordering in starch was more indicative of low starch digestion for raw or cooked lentil flour rather than for isolated starch. The results suggest the flour matrix protects the starch ordered structure from enzyme hydrolysis.

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 enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,342

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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