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Enregistrement W2905618053 · doi:10.5539/jfr.v8n1p21

Development of a Culture-ripened Semi-hard Kishk-cheese Containing Bourghol or Semolina

2018· article· en· W2905618053 sur OpenAlexvenueno aff
Elham Hajj, Rita Yaacoub, Nadine Al-Arja, Samir Scandar, Hussein Dib

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Libanaise
Mots-clésFood scienceChemistryFlavorLactoseRipeningTitratable acidLipolysisStarterTBARSLactic acidBiochemistryBiologyEnzymeBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to develop a new Kishk-based ripened semi-hard cheese, two different wheat types, namely Bourghol and Semolina, were used. The process involved adding together cereal, goat strained yogurt, starter cultures and rennin enzyme. Physicochemical parameters and sensory attributes were assessed during 4 weeks of ripening at 10°C. The results showed an increase in titratable acidity, pH and solubility index in both types of cheese over ripening period reaching final levels of 1.95%, 3.75 and 85% respectively. Free amino acids were accumulating in Semolina cheese (17.75 mg Leu/g in final product), with a sharp increase after week 2 concurring with a marked decrease in residual lactose. A higher depletion rate of residual lactose was observed for Semolina cheese (49% in Semolina vs 40% in Bourghol) (p<0.05), reflecting better utilization of lactose by LAB. Both types of cheese showed limited oxidation rates (low peroxide and TBARS values) and balanced lipolysis, where FFA formed by the latter decreased after week 2. Texture analysis showed that Kishk-cheese made using Bourghol was always harder (p<0.05) than that of Semolina. Sensory analysis showed that cheese obtained from Bourghol tends to be more yellowish, harder with closed and crumbly body, together with a grainy texture in mouth and pronounced cereal flavor, whereas cheese obtained from Semolina tends to be sour, creamy with a sticky and cohesive texture, and rich lactic, buttery and cheesy flavors. Hedonic tests showed a significant difference (p<0.05) in preference between both types of cheese where Semolina was always preferred except for odor.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,214 · 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

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