Modified quality of seasoning syrup for coating and enhancing properties of a food model using xanthan gum
Notice bibliographique
Résumé
In the food industry, the quantity of seasoning syrup coating on the food surface plays an essential role in determining final product quality. The effect was investigated of xanthan gum (Xan; 0%, 0.1%, and 0.2%) on the rheological properties of seasoning syrups (35% and 45% sucrose) at different temperatures (25 °C, 35 °C, 45 °C, and 55 °C). The syrups containing Xan exhibited shear-thinning behavior ( n < 1). The syrup viscosity increased with increasing Xan and sucrose concentrations but decreased with temperature. A regression model was developed for predicting syrup viscosity from Xan, sucrose, and temperature and showed good predictability. A dried, thin-sheet squid sample was used as a snack model for syrup coating. The syrup pickup increased as a function of the viscosity and approach plateau after 300% pickup. Xan enhanced the amount of syrup coating and total soluble solids ( p < 0.05) but the water activity and moisture content values did not differ significantly ( p > 0.05) among the samples with and without Xan. The results indicated that Xan could be used in the food industry to enhance the quality of syrup in terms of the viscosity for syrup pickup and the final quality of the product.
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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 ».