Extruded Snacks from Rice, Green lentil, Chickpea and Tomato Powder Finished with Frying / Microwave Roasting
Notice bibliographique
Résumé
Extrudates were first prepared through extrusion-cooking and air-drying of different formulations obtained through a D-optimal Mixture Design containing blends of rice flour (RF), green lentil flour (GL), chickpeas flour (CP), and tomato powder (TP) in different proportions. These extrudates were subjected to deep oil frying (DOF) at 200⁰C or microwave roasting (MWR) at 75% power level (1000W oven) in order to develop desirable color and flavor characteristics. Physical properties including color (L*, a*, b*), expansion ratio (ER), breaking stress (BS) and antioxidant activity (AA) were evaluated, and the influence of product variables on output parameters was assessed. Increasing CP and GL in the formulations resulted in a decrease in the ER and an increase in the BS. However, the inclusion of CP and TP helped to produce snacks of golden yellow color and increased their overall acceptability. The addition of TP also improved the antioxidant activity of the resulting product. Both DOF and MWR resulted in a lower antioxidant activity; however, MWR led to more than 80% retention of the original antioxidants and higher sensory acceptability. ER and L* values had a strong positive correlation with the overall acceptability of products. The extrusion - air-drying - microwave roasting process produced healthy snacks with acceptable sensory quality, high protein (through added pulses), and enriched antioxidant (through added tomato powder) contents.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».