Acceptability of bread made with hemp ( <i>Cannabis sativa</i> subsp. <i>sativa</i> ) flour evaluated fresh and following a partial bake method
Notice bibliographique
Résumé
With an increasing demand for gluten-free foods, there has been an interest in the utilization of nonconventional ingredients to improve the nutritional quality, sensory attributes, and functionality of gluten-free products. Hemp (Cannabis sativa subsp. Sativa) is one of these ingredients that have yet to be thoroughly evaluated. The primary objective of this study was to determine the acceptability and consumers' sensory perceptions of gluten-free bread (GFB) made with hemp flour. The secondary objective was to assess if the acceptability of the bread changes after 45 days of frozen storage following a partial bake method. The first trial (n = 89) instructed participants to assess six fresh bread samples of varying hemp percentages (0%, 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%), using check-all-that-apply questionnaire and a 9-point hedonic scale. This procedure was repeated for the second trial (n = 81), which used partially baked bread samples of the same composition. Overall, as the percentage of hemp flour increased, the overall liking of the GFB decreased. The 5% hemp incorporation in the fresh bread and the 15% hemp incorporation or less in the partially baked bread did not significantly differ from the control bread (fresh and partially baked, respectively). Attributes found to drive the liking of bread were smooth (only for the frozen bread), porous, moist, and soft, whereas the attributes that led to disliking were yeasty and dense. In future research, partial baking methods should be varied to assess the optimal freezing and baking ratio that are specific for hemp-based breads. PRACTICAL APPLICATION: The gluten-free bread (GFB) made with 5% hemp incorporation was not significantly different from the control and was acceptable to consumers. The partially baking method is a suitable method to be used with GFBs incorporated with hemp as it did not affect the consumer acceptability. Additionally, hemp flour incorporation in partially baked GFB was acceptable up to 15%. Consumers prefer GFB with hemp that possesses smooth, porous, moist, and soft attributes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».