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Enregistrement W3204648830

EFFECTIVNESS OF ANTIOXIDANTS ON OVERALL QUALITY OF APRICOT SUCROSE BARS

2019· article· en· W3204648830 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Mazahir, Azher Mehdi, Zagham Hassan

Notice bibliographique

RevueAdvanced Food and Nutritional Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitratable acidPectinChemistrySucroseBrixAscorbic acidCitric acidFood scienceSugarPulp (tooth)Reducing sugarHorticultureBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is about to check the effectiveness of Ascorbic acid (AA), Citric Acid and Potassium Meta-bisulphite (KMS), on quality parameters of sucrose apricot bars was studied over three months at room temperature with 15 days intervals. Sampling was carried out as T0 (pulp of fresh apricot), T2 ( pulp of fresh apricot with KMS, Pectin, CA 1% of each and 20% Brix of sucrose used) T3 ( greater brix degrees 35' with lesser amount of 0.1% of each chemical CA, KMS and pectin was used) in T4, we used lesser brix degrees and different amount of chemicals i.e. 2% pectin, 0.1% AA and 0.15% KMS), in T5 30 degrees of brix in fresh pulp of apricot with 0.1% AA, 0.1% CA and 2% pectin was used and in the last treatment T6 pulp of apricot with 35 degrees brix of sucrose and 0.15% pectin, 0.2% AA and 0.15% KMS. Results reveals that the water activity decreased from 0.70 to 0.62, non-reducing sugar 4.12 to 3.82%, moisture contents reduced to 15% from 18% also shows less pH and ascorbic acid in all samples. While in other physicochemical parameters it shows increasing trend i.e in reducing sugar, titratable acidity, total solids, and total sugars (17.25 to 17.65%, 1.25 to 1.51%, 84 to 87.28% and 63 to 69% respectively in samples. In sensory attributes i.e. color 8.35 to 6.15, taste 9 to 6.25 and overall acceptance 7.89 to 5.5 showed declined conspicuously. During storage all parameters reveals best results with t0 to t5 treatments. During whole study the treatment, T6 shows best on the basis of physicochemical and sensory attributes as compare to rest of other treatments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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
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