Influence of premilling thermal treatments of yellow peas, navy beans, and fava beans on the flavor and end‐product quality of tortillas and pitas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Thermally pretreating pulses prior to milling has been successful in improving sensory properties of foods formulated with them. This research investigated the effect of pretreating yellow peas, navy beans, and fava beans using roasting and micronization and examined flour quality, end‐product quality, and sensory properties when the flours were used in tortilla and pita bread. Findings Tortillas and pitas made from flours of roasted pulses were generally darker in color. Micronizing was more successful at reducing bitter flavors in tortillas and bitter and beany flavors in pitas and had a greater impact on purchase intent scores. Conclusions Minimal effects on flour and end‐product quality were observed. Beany and bitter flavors in tortillas and pitas decreased when yellow peas and navy beans were thermally pretreated prior to milling. Flours milled from micronized navy beans and yellow peas resulted in higher purchase intent scores for tortillas and pitas, respectively. Significance and Novelty Thermal pretreatments had minimal effects on pulse flour quality and improved some sensory properties of the resulting tortillas and pitas. Identifying thermal pretreatments that can improve the sensory properties provides a greater opportunity for the use of pulse flours.
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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) | 0,001 | 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 ».