Rheological, Baking and Sensory Characteristics of Bread from Wheat-Cassava Composite Dough
Notice bibliographique
Résumé
Uganda produces cassava, which has potential as a raw material for agro-industry. In this study, wheat flour was blended with high quality cassava flour in the ratios 100:0, 90:10; 80:20; 70:30; 60:40; 50:50 and 40:60 and the composite dough used to prepare bread. The doughs were subjected to rheological analysis using mixolab, consistograph and alveograph. Bread physical properties were measured and sensory qualities evaluated to correlate rheological characteristics of flour/dough with bread quality. Inclusion of cassava flour in the composite dough negatively affected the quality of the composite bread compared to the control. Bread volume (631.0 to 516.7 cm3) decreased, specific volume (2.065 to 1.574 cm3/g) decreased, bread density (0.49 to 0.63 g/cm3) increased. Mean scores for sensory quality parameters reduced: crust colour (6.88 to 4.63), taste (7.13 to 4.25), crumb texture (6.5 to 4.63) and overall acceptability (8.13 to 4.5). Bread quality was positively correlated with mixolab parameters protein weakening (C2), dough stability and dough development time (DDT); alveograph parameters tenacity (P) and deformation energy (W); and consistograph parameter maximum pressure (PrMax). Results showed that bread of acceptable quality can be processed using wheat composite containing 20 % cassava flour. Rheological properties can be used to assess suitability of flour for bread making.
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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 | 0,000 |
| 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 ».