MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896897760 · doi:10.5539/jfr.v7n6p107

Starch and Pectin Affect Hardness of Cooked Bananas

2018· article· en· W2896897760 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Gafuma, Diriisa Mugampoza, George William Byarugaba-Bazirake

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Development Bank Group
Mots-clésPectinStarchFood scienceChemistryMiddle lamellaTexture (cosmology)Retrogradation (starch)Cell wallBiochemistryAmylose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Texture is an important quality attribute of fresh and processed foods. In plant foods, texture is closely related with the structural integrity of the primary cell walls and middle lamella that is mainly composed of pectic substances. Bananas mainly contain water, starch, pectin and fibre which influence texture. Cooking bananas soften on cooking but harden on cooling. Despite many studies on retrogradation of starch and its effects on texture, little is known about the effect of added starch and/or breakdown of pectin on hardness of bananas upon cooking and cooling. In this study, the effects of added pectin and starch and structural elimination of pectin on hardness of bananas during cooking and cooling were investigated. Hydrolysis of pectin resulted in significantly harder bananas during cooking and upon cooling (P<0.05). Hardness of starch-treated bananas increased significantly with increasing starch concentration upon cooking and cooling relative to the control (P<0.05). However, treatment of bananas with added pectin alone resulted in an insignificant increase in hardness relative to the control. Upon cooling, hardness of pectin-treated bananas decreased significantly with increasing pectin concentration (P<0.05). Hardness of cooked bananas treated with a combination of starch and pectin increased but was not significantly different from the control. Upon cooling, hardness of the starch-pectin treated bananas decreased with increasing concentration similar to the effect of pectin when added alone. Current results showed that starch addition increases hardness of bananas upon cooking and cooling. However, pectin addition decreases hardness of cooked bananas upon cooling while structural elimination of pectin increases hardness upon cooking and cooling. These results imply that pectin contributes to a softer texture of bananas during cooking and cooling whereas starch increases hardness in cooked bananas. Pectin can therefore be added up to 5% to decrease hardness of cooked bananas.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ResearchMême sujetFood composition and propertiesTravaux en français237 207