Oak Kernels—Volatile Constituents and Coffee-Like Beverages
Notice bibliographique
Résumé
Modern consumers are much aware of potential health benefits of food and food ingredients. The food industry has been constrained to develop new products with improved sensory, nutritive and functional characteristics. In this work a potential use of English (Quercus robur) and Turkish oak (Quercus cerris) kernels as functional food components was estimated. Volatiles from native and roasted kernels were isolated using continuous hydro distillation with CH2Cl2 and analyzed with GC/MS. Coffee-like beverages were prepared from roasted kernels of both species and a sensory assessment was conducted. In the native samples the main compounds were beta-eudesmol and palmitic acid (39.9 and 24.9%, respectively) in Q. robur, and palmitic acid (53.8%) in Q. cerris. In the roasted samples the main compounds were furans: furfural (51.7 and 60.6%) and 5-methyl-furfural (8.6 and 9.4%, respectively). Coffee-like beverages from roasted oak samples were evaluated for sensory properties gaining high scores for appearance, with satisfying taste and fullness. The presented results, along with previous findings on substantial antioxidant and antiradical activities of English and Turkish Oak kernels, draw attention to these easy available, cheap, but neglected native raw materials as valuable functional food components. Further investigations on this matter are warranted.
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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 ».