Sodium reduction in crackers: optimization of process to keep sensory quality without technological impacts
Notice bibliographique
Résumé
Excess sodium in foods is one of the factors in chronic non-communicable diseases whose importance is on the rise. Thus, the aim of this study was to optimize a replacement for sodium in an appetizer-type Mignon cracker on an industrial scale. For this, a mixture design consisting of seven formulations were prepared with sodium replacement ranging between 30 and 60 %. The partial sodium replacement used industrial ingredients (Nutek Salt and PuraQ NA4, and modified KCl and flavor), to assess the impact on sodium content and texture (hardness). No significant differences were found in the hardness attribute. Sodium reduction ranged from 943.43 to 637.21 mg 100 g–1, and formulation 7 (F7) with 60 % replacement could cash in on the “Reduced in sodium” appeal. A sensory Quantitative Descriptive Analysis accessed the sensory profiles of formulations, and significant differences were observed (p < 0.05) in salty taste, sweet taste, bread aroma, and formulation 4 (40 % replacement) but were not significantly different from the formulation in salty taste. In PCA, the first main component showed variability between samples of 84.6 %, while the second axis explained 11.5 % of this variability. Acceptance (taste and overall quality) and purchase intention (above > 70 %) showed that the substitution did not affect consumers’ perceptions, with no significant difference between controls, F4 and F7.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».