Velocity and attenuation analysis methods for characterizing the properties of wheat flour noodle dough
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Noodles are a traditional staple of the Asian diet, and ensuring quality during production is important for both producers and consumers. Ultrasound is sensitive to the mechanical properties of dough that relate to product texture and is therefore a promising quality assessment tool. For optimal results, it is important to assess the merits of different ultrasonic analysis methods. Findings Mechanical properties of raw Asian noodle dough made from two red spring wheat varieties were measured by a low‐frequency ultrasonic transmission technique. Entire transmitted ultrasonic pulses, having passed through disks of the noodle dough, were analyzed using fast Fourier transform (FFT) techniques, enabling the transmitted phase and amplitude as a function of frequency to be compared for samples of different thickness. This approach allows noodles made from different wheat varieties to be discriminated through ultrasonic velocity and attenuation measurements. Conclusions The frequency dependence of both velocity and attenuation coefficient, which was revealed the FFT method, points to the presence of gas bubbles, which even in small amounts can influence texture and hence noodle quality. Significance and novelty In addition to providing insights on properties that influence noodle quality, the frequency dependence of velocity and attenuation found by the FFT analysis can explain differences reported by different analysis techniques.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».