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Enregistrement W3092888355 · doi:10.3390/foods9101465

The Effect of Sea Salt, Dry Sourdough and Fermented Sugar as Sodium Chloride Replacers on Rheological Behavior of Wheat Flour Dough

2020· article· en· W3092888355 sur OpenAlexfundno aff
Andreea Voinea, Silviu-Gabriel Stroe, Georgiana Gabriela Codină

Notice bibliographique

RevueFoods · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and Innovation
Mots-clésFarinographRheologyFood scienceSugarFermentationWheat flourResponse surface methodologyChemistryViscositySodiumMathematicsMaterials scienceComposite materialChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the effects of formulation factors, sea salt (SS), dry sourdough (SD) and fermented sugar (FS) as sodium chloride replacers in wheat flour on dough mixing, extension, pasting and fermentation rheological properties, evaluated by Farinograph, Extensograph, Amylograph and Rheofermentometer devices. With regard to mixing and extension properties, SS and FS presented a strengthening effect, whereas SD presented a weakening one. SS and FS presented a positive effect on dough stability, energy and resistance, whereas SD presented a negative one. On the Amylograph, peak viscosity increased by SS and FS addition and decreased when SD was incorporated in the dough recipe. During fermentation, dough development and gas production in the dough system increased after SS and SD addition, whereas they decreased after FS addition. Response surface methodology (RSM) was used to investigate the effect of independent variables on the rheological properties of the dough. Mathematical models between the independent variables, SS, SD and FS, and the dependent variables, represented by the rheological values of the dough, were obtained. The best formulation obtained was of 0.30 g/100 g SS, 0.50 g/100 g SD and 1.02 mL/100 g FS addition with a 0.618 desirability value, following Derringer's desirability function approach. For this formulation, bread quality characteristics were better appreciated than for those obtained for the control sample, in which 1.5% NaCl was incorporated in wheat flour.

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 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 enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,391

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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