A Novel Dairy Fermented Frozen Dessert with Honey and Pomegranate Juice: Physicochemical, Rheological and Sensory Properties
Notice bibliographique
Résumé
The effect of fat content and added yoghurt, honey and pomegranate juice concentration on the overrun, and the physicochemical, rheological and sensory properties of frozen yoghurt samples was investigated, aiming in the production of a novel low-fat and functional dairy fermented frozen dessert. For this purpose, the methodology of mixture experiment was applied to twenty samples, while a control sample (without using honey and pomegranate juice) was also produced. According to the results, the increase in yoghurt concentration resulted in increasing pH, overrun, brightness, elastic modulus (G´) determined at -2 °C and sensory hardness of the samples, while it reduced color parameters a* and b*, creaminess, sweetness and fattiness. Increasing honey concentration reduced lactic acid concentration, G´ at -2 °C, hardness, sensory acidity, and to a lesser extent pH, while increased color parameter b*, overrun, sensory color intensity, creaminess, sweetness, and fattiness of the samples. The increase in pomegranate juice concentration resulted in decreasing pH, brightness and b*, as well as increasing a*, color intensity, creaminess and sensory acidity. Finally, fat, by interacting with one or two of the three constituents (yoghurt, honey and pomegranate juice), decreased pH, creaminess and fattiness, while increased lactic acid concentration, b*, color intensity and to a lesser degree the overrun level of the samples. Overall acceptability of the samples indicated that it is possible to use honey and pomegranate juice in the production of low-fat frozen yoghurt with favorable sensory properties.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».