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Enregistrement W2951367938 · doi:10.82308/233

Effects of microwave heating on baking quality of wheat

2013· article· en· W2951367938 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Que

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryFood scienceStarchWater contentStarch gelatinizationMoistureWheat flourIngredientChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2011-2012, wheat production in Canada was 20.1 Mt. As a major staple food globally, wheat is one of the grain widely used in baking industry as well. Both the physical and chemical characteristics of flours affect their quality and the subsequent products from them. The chemical compounds, namely starch and protein contribute to the functional and strength property of dough. Freshly harvested wheat may need a few years of storage to enhance the quality of these compounds. However, heat treatment with microwave is an efficient method to accelerate the process of aging. The physical properties such as ash content and gelatinization temperature of starch play an important role in the dough stability during baking and other characteristics of final products as well. In this study, two factors which include temperature and moisture content was applied. There were three levels of each: temperatures were 60 oC, 75 oC and 90 oC while moisture contents were set at 12%, 15% and 18% on wet basis. Combinations with different factors studied were obtained from the JMP 10 software (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) using a Central Composite Design (CCD). Total protein content was determined by bicinchoninic acid method, while starch content was estimated by enzymatic method. A muffler furnace was used to burn the wheat at 585 oC in order to measure the mineral content of wheat flour. The gelatinization temperature of starch was determined by using the differential scanning calorimetry (DSC). Data were analyzed by analysis of variance (ANOVA) with JMP 10. It was found that, following the increase inin temperature, the gelatinization temperature increased compared to the untreated samples. Starch and protein were increased initially followed by the decreasing trend when the heating temperature reached 75 oC. Similarly, ash content increased first and decreased when the temperature reached 90 oC. However, moisture content was found to be insignificant in the range used in this study. In conclusion, the effects of microwave heating treatment on starch, protein and gelatinization temperature were determined which are important for baking. The model explained the effects of the factors on the parameters, which helps its use in baking industry.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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