Extraction and physicochemical characteristics of high pressure-assisted cold brew coffee
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, cold brew coffee has gained increasing popularity due to its perceived smoother, sweeter, and less acidic sensory profile than the hot brew counterpart. However, the preparation of cold brew coffee is time-consuming, ranging from 6 to 24 h of extraction at refrigerated to room temperature. To address this challenge, the present study explored the feasibility of using high pressure processing (HPP) treatment to accelerate the extraction and evaluated its effects on physicochemical and sensory properties of the brew. In addition to preparing brews using the conventional coffee grounds, whole beans were also evaluated. Results from this study showed that HPP treatment could increase both extraction rate and extraction yield, especially for the whole beans, at ∼72 % and ∼36 % levels, respectively. At the same concentration, cold brew samples prepared from beans had lower polyphenol, caffeine and chlorogenic acid, but higher titratable acidity contents than brews from coffee grounds. These differences might have resulted in unique sensory profiles for bean-brewed coffee. In addition, when infused with nitrogen gas, the bean-brewed samples had a more stable and smoother foam head than the ground-brewed counterparts, implying that bean-brewed coffee may be promising for enhancing the nitrogen-infused coffee beverages.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».