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Enregistrement W4200453830 · doi:10.1111/ijfs.15509

Effect of quinoa, chia and millet addition on consumer acceptability of gluten‐free bread

2021· article· en· W4200453830 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Science & Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGluten freeFood scienceGlutenMathematicsWheat flourChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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