Effects of roasting temperatures and storage on the quality of red lentil
Notice bibliographique
Résumé
Legumes including red lentils have soluble and insoluble fibers, resistant starch, folate and proteins. The functional properties of these nutrients may reduce the risk of cardiovascular diseases and promote the well-being of pulse consumers. Roasting of red lentils can be used to produce flour, high protein and starch fractions. Dehulling of red lentils may be improved by roasting. Roasting may improve the flavor and palatability of red lentils, and may reduce anti-nutritional factors associated with legume consumption. Little is known regarding the effects of roasting temperatures and storage on the quality characteristics such as breakage susceptibility, color and hardness of roasted red lentils. ‘Robin’ red lentils at initial moisture content of 15 to 16% were roasted at temperatures of 160, 180, and 200C for 15, 30, and 45 minutes. The roasted lentils were cooled immediately. The lentils were placed in Ziploc bags and stored at temperatures of 5C and 25C. The breakage susceptibility, color and hardness of the stored lentils were measured periodically. The color of the samples was determined using Hunterlab spectrocolorimeter. The Stein breakage test was used to determine the breakage susceptibility of the lentils. The hardness of the roasted and stored lentils was measured using a texture analyzer. The results of the quality characteristics of the roasted and stored red lentils will be presented.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».