Characteristics of Rice Flour Breads Using Yeast Isolated from Pear Red Bartlett Fruits
Notice bibliographique
Résumé
To develop high qualities of rice flour breads, we tried to prepare breads using rice flours from major five non-glutinous rice cultivars on market shares of Japan and wild-type Saccharomyces cerevisiae strain YTPR1 isolated from pear Red Bartlett fruits. Apparent amylose contents of rice flours were measured about 12.1-19.9%. Damaged starch contents of these flours were about 22% regardless to the kinds of rice cultivars. Gluten was added about 20 wt.% based on rice flour, and breads were made in the same way. Any bread has caused caving. Next, the amount of water added in dough was regulated in consideration of moisture contents of rice flours. Except for Akitakomachi flour, breads largely expanded, although loaves volumes did not amount to that on bread made from bread flour and commercially available baker’s dried yeast. It was observed correlation between the amount of water and amylose contents of rice flours with R2 = 0.703. It suggested that the amount of water added in dough might estimate from amylose contents of rice flours. Specific volumes of these loaves were low compared with that made from bread flour. However, by sensory analysis, breads made from Hinohikari and Haenuki flours had total points closest to that made from bread flour: it could produce high quality of breads using Hinohikari and Haenuki flours and yeast isolated from pear Red Bartlett fruits.
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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) | 0,001 | 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 ».