Effect of quinoa, chia and millet addition on consumer acceptability of gluten‐free bread
Notice bibliographique
Résumé
Summary There is an increasing demand for gluten‐free foods; however, standard gluten‐free foods are deficient in nutrients. This study investigated the use of alternative grains (chia, millet and quinoa) in gluten‐free breads to evaluate their sensory properties (fresh and following a partial bake method). A sensory trial (n = 98) asked participants to consider six fresh bread samples made from chia, millet and quinoa, using 9‐point hedonic scales and check‐all‐that‐apply. A second sensory trial (n = 89) was then completed using par‐baked bread samples of the different formulations. The sensory properties and the acceptability of the bread were significantly affected by the chia and quinoa flour. The millet flour did not change the acceptability of the bread. Furthermore, the partial baking method (after 90 days of frozen storage) did not significantly affect the acceptability of the breads made with chia, millet and quinoa, but it did affect the acceptability of the control bread prepared with brown rice flour. Overall, millet flour could be incorporated into gluten‐free breads made following a partial baking method without affecting consumer acceptability. Future studies should use a trained panel to evaluate how the breads differ based on the partial baking method.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».