Functionality and consumer acceptability of low‐fat breakfast sausages processed with non‐meat ingredients of pulse derivatives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Owing to recent changes in consumer eating behaviours as well as potential cost savings for processors, pulse ingredients are finding more application in the meat processing industry. In this study, pea ingredients (pea fibre, FB; pea starch, ST; pea flour, PF) and chickpea flour (CF) were used, at 4% addition level, as fat replacers in low-fat breakfast sausages. The impact of these substitutions on processing and sensory characteristics of breakfast sausage was evaluated. RESULTS: While reduction in fat content in breakfast sausage resulted in some detrimental changes in cooking as well as textural characteristics of the product, addition of binders significantly improved these attributes in low-fat breakfast sausages. Overall, treatment formulation did not significantly affect the pH and the instrumental colour attributes of cooked breakfast sausage. Addition of all binders resulted in reduced cooking loss and increased moisture retention in low-fat breakfast sausage (P < 0.05), whereas, FB and ST were significantly more effective in improving water holding capacity of low-fat breakfast sausage. Furthermore, while both FB and ST increased the hardness, cohesiveness and chewiness parameters of low-fat breakfast sausage (P < 0.05), PF and CF had no impact. Generally, the consumer overall liking and flavour acceptability of FB and ST in low-fat breakfast sausage were significantly higher than those of PF and CF. CONCLUSION: The use of ST or FB as a fat replacer in breakfast sausages offers processors improved cook yield without negatively impacting the important sensory attributes of breakfast sausages. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».