Understanding relations between rheology, tribology, and sensory perception of modified texture foods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this work was to examine relations between instrumental and sensory parameters in a texture modified food matrix, with and without saliva. Nine pureed carrot samples (eight thickened and a control) were developed with starch (0.4 and 0.8% wt/wt), xanthan (0.2 and 0.4% wt/wt) or starch–xanthan blends that met International Dysphagia Diet Standardisation Initiative (IDDSI) Level 4 guidelines using fork and spoon tests. Rheological and tribological tests were conducted on the food and simulated bolus prepared by adding fresh stimulated saliva to the food (1:5, saliva:food) to mimic oral processing. Perceived sensory properties were identified using a temporal dominance of sensations (TDS) test ( n = 16) where panelists were given a list of nine attributes. The area under the curve was extracted from TDS curves for each attribute/sample and this was correlated with rheological (viscosity at 10 s −1 , G ′, G ″, and tan δ at 1 Hz) and tribological (friction coefficient in three regimes) data. The viscosity of the control sample decreased after adding hydrocolloids (except Starch_0.8%) and with saliva incorporation. G ′ and G ″ either increased or were similar for xanthan and blends and decreased for starch‐thickened samples. Hydrocolloid addition increased friction for all samples and was higher with saliva addition. Sensory results showed that samples with starch were perceived as thick and grainy while xanthan was perceived as smooth and slippery. A greater number of sensory attributes correlated with viscoelastic parameters compared to friction coefficients. Correlations were highest with the saliva added samples, further highlighting the importance of including saliva during instrumental testing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle