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Enregistrement W3202363043

THE EVALUATION OF QUALITY AND SENSORY CHARACTERISTICS OF MUFFINS MADE WITH COCONUT BUTTER

2019· article· en· W3202363043 sur OpenAlexvenueno aff
Hajra Nasir, Fatima Ansar, Ayesha Kaleem, Aiman Burhan, Kanza Jamil

Notice bibliographique

RevueAdvanced Food and Nutritional Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCoconut Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceIngredientFlavorCoconut oilTasteFlavourMouthfeelMathematicsChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muffins are a sweet and baked item which is appreciated by people due to its sweet flavor and soft moist texture. The aim of our work was to study the effects of butter replacement with coconut butter on the physiochemical, sensory and quality characteristics of muffins. Butter is a main ingredient in baking goods however it has much adverse health effects like increasing bad cholesterol levels and risk of cardiovascular diseases due to high saturated fat content and cholesterol. Whereas coconut butter is much healthier as it is made from the super food coconut. It has got ample amount of lauric acid which aids in the stimulation of immunity and eradicates harmful bacteria, viruses, and funguses. It fosters metabolism which in turns reduces weight, adding to energy levels simultaneously. Essential amino acids, calcium, and magnesium are all a significant component of the coconut butter. It also provides us with healthy fats so that we feel nourished and fresh. The quality and acceptability of both muffins made with butter and those made with coconut butter were compared. The physical properties were determined using texture analyzer and calipers. A taste panel of 20 panelist showed that the replacement of butter with coconut butter in muffins did not affect the overall quality and acceptability of muffins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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