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Enregistrement W2945558014 · doi:10.1016/j.heliyon.2019.e01613

Kinetic modelling of polyphenol degradation during common beans soaking and cooking

2019· article· en· W2945558014 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInternational Fund for Agricultural Development
Mots-clésPolyphenolDegradation (telecommunications)Food scienceChemistryKinetic energyPulp and paper industryOrganic chemistryEngineeringAntioxidantPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenolic compounds are phytonutrients with anti-inflammatory attributes that are significant for brain, heart and gut health. Losses of natural phenolic compounds in foods occur due to degradation during processing. The extent of degradation depends on the processing conditions applied. In this study, the degradation of total phenolic compounds during the processing of common beans (Phaseolus vulgaris L.) cultivars was investigated. The effects of soaking time, soaking water temperature and cooking conditions on polyphenol degradation were examined. The total phenolic compounds were determined as gallic acid equivalents. The result shows that increase of hydration time and process water temperature significantly (p < 0.05) increased polyphenol degradation. There was a strong positive Pearson correlation (r > 0. 85) between the rate of water uptake and polyphenol degradation regardless of the water temperature and cultivar. The rate of degradation varied from 0.041 – 0.098 and 0.014–0.069 mg/g per hour for Kabulangeti and Maine cultivar, respectively. The addition sodium chloride (NaCl) and potassium carbonate (K2CO3) during cooking to soften the beans significantly increased the degree of degradation. The activation energy for degradation was estimated as 45.4 and 26.3 kJ/mol for Kabulangeti and Maine cultivar, respectively.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,206 · 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