Influence of particle size on flour and baking properties of yellow pea, navy bean, and red lentil flours
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Pulse flours are produced by dry grinding pulses. Currently, no standards exist for the particle size of pulse flours. The objective of this study was to investigate how particle size affected the flour and bread‐baking properties of commercially milled pulse flours and those produced using a Ferkar mill. Findings Finer pulse flours tended to have greater starch damage, lower water absorption capacity (WAC), and higher peak and final viscosities. Navy bean flour had a larger particle size distribution, lower starch damage, greater WAC, and lower peak and final viscosities due to presence of hull. Red lentil flour had a larger particle size distribution and higher starch damage than yellow pea flour. Bread made with finer pulse flours had better bread scores and a tighter, less open crumb structure. Bread volume was not affected by flour particle size, nor were the sensory properties of the bread in most cases. Conclusions Particle size affected flour and bread‐baking properties of pulse flours indicating that particle size should be considered when formulating pulse‐based breads. Flours milled from whole pulses will have larger particle size distributions due to the presence of hull. Seed hardness will affect the grinding properties of pulses which will affect particle size and starch damage. Significance and novelty Standardization of particle size for pulse flours would allow for consistency when sourcing flours from different suppliers. However, given that different particle size distributions may be better suited to certain applications than others, it may be more useful if suppliers specify the particle size similar to what is done with oat ingredients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».