The use of protein binders and sorghum crisps as potential ingredients in a cereal bar for dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to evaluate the inclusion of different protein binders and sorghum crisps in cereal bars for dogs and their effect on sensory properties, product texture, and dog preference. Fifteen cereal bars were developed in which three crisp sources (rice crisp, white and red sorghum crisp) and five sources of binders (corn syrup, spray dried plasma, gelatin, albumin, and egg product) were evaluated. An interaction effect between binder and crisp sources was found for textural properties (p <.05). A total of 103 volatile compounds were identified and semi‐quantified in the cereal bar samples, with aldehydes being the most represented. Unlike crisp source, protein binders played a major role on sensory properties and impacted the dog's preference. This study suggests that sorghum crisps and protein binders may be used in cereal bars for dogs; however, considerations regarding sensory attributes and dog's preference should be taken to maximize product acceptance. Practical applications This is the first study to report information regarding the use of novel ingredients in a cereal bar application for dogs. The findings observed wherein provide a comprehensive understanding about product development and the impact of ingredients on final product quality, sensory properties, and animal preference. The methodologies and outcomes of our work can be directly translated to the pet food industry to aid in the development of dog treats.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».