Role of <scp>NaCl</scp> level on the handling and water mobility in dough prepared from four wheat cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In bread, NaCl plays a number of roles including improving flavor, functionality, dough handling, and prevention of sticky dough. Its reduction can create significant processing challenges. As such, the dough handling properties for four wheat cultivars (Pembina, Roblin, McKenzie, and Harvest) were investigated as a function of NaCl (0–4%) level. In terms of dough rheology, both cultivar and NaCl level were significant factors. The maximum deformation (Jmax) in the dough decreased with increasing NaCl levels, indicating that the gluten network became stronger so that it was able to resist the imposed stress. For extensibility, increasing the levels of NaCl resulted in increased resistance to extension for all cultivars. Dough stickiness was shown to be both cultivar and salt level dependent, with weaker cultivars showing higher stickiness. Findings for water association indicated that with the addition of NaCl there was less free water among the different cultivars and an increase in the water associated with the starch‐fraction. Dough morphology measurements supported rheology trends; the stronger dough producing cultivars created more elongated protein polymers with a unidirectional network whereas the weaker cultivars created porous multidirectional networks. Overall, Pembina and Roblin formed stronger gluten networks than McKenzie and Harvest, however, the effect of NaCl level was shown to be cultivar dependent. Findings indicate that careful cultivar selection will help mitigate challenges in dough handling within a reduced NaCl environment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».