Pea and lentil flour quality as affected by roller milling configuration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined the effects of roller mill configuration on pulse flour quality. Dehulled yellow pea and green lentil were ground to flour using a laboratory roller mill characterized by its flexibility to control particle size reduction while maintaining a constant feed rate. The milling diagram length (long, six passes vs. short, four passes) and sieve sizes (large, 300 μm vs. tight, 180/150 μm) were adjusted for a total of four milling configurations. Each flour stream was characterized with respect to its physical properties and chemical composition. No notable differences were identified between pea and lentil based on how the milling configuration influenced flour characteristics. Overall, combining streams to produce a whole flour did not affect the chemical composition but resulted in variability for physical characteristics as indicated by a tendency toward increased levels of damaged starch with the shorter milling diagram. Damaged starch content was found to be indirectly associated (p < 0.05) with the particle size distribution, where the highest concentrations were noted in flours with median distributions below 30 μm. When individual streams were compared across milling configurations, the stream itself was rarely found to significantly influence flour physicochemical properties. However, the variation exhibited in particle‐size distribution, protein, starch, ash, and damaged starch content could have practical relevance given the many significant (p < 0.05) correlations with functional properties that could subsequently affect the end‐use applicability of flours. This would imply that specialized flours could be made with the intention of being used for defined food applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».