Pulse and Oilseed Protein-based Oil Structuring for Baking Application
Notice bibliographique
Résumé
This chapter critically reviews and reports recent work on plant protein-based indirect oleogelation. So far, emulsion, foam, and hydrogel-based templates have been used for oil structuring by removal of the water via drying or solvent exchange followed by the addition of liquid oil. Typically, emulsion-templated oleogels have shown higher gel strength and better thixotropic recovery than foam-templated oleogels. Usually, the texture analyzer-measured hardness of protein-stabilized oleogel-based cakes was found to be higher than conventional shortening-based cakes. Only a handful of studies used sensory analysis, where a lot of variability was observed. When oleogels were prepared from faba protein and canola protein isolate-stabilized emulsions, heat-treatment to induce protein denaturation was found to improve the oleogel oil binding capacity and rheology. Between the two plant proteins, oleogels from canola protein were superior in quality than those from faba protein. The stability of the oleogels, however, did not affect the hardness of the cakes, and both the oleogel cakes were softer than the shortening-based cakes. The utilization of plant proteins for oil structuring is novel and promising, and it can provide beneficial effects of utilizing proteins and lowering saturated fat. However, more research is needed to understand the complex interaction of an oleogel with a food matrix during processing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,009 | 0,006 |
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 ».