Effect of malting regimen on diastatic power, cold and hot water extracts of malts from sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Summary In this study, sorghum grains were malted using different malting regimens and the malt qualities were analysed for cold water extract (CWE), hot water extract (HWE) and diastatic power (DP). Results showed that malting regimen produced sorghum malts with peak CWE, HWE and DP within the pre‐determined limits of malting regimen. From this, predictive models of sorghum malt quality were developed and tested. Whilst steeping duration interacts significantly with the germination period to cause variations in CWE and HWE, only the germination period significantly influenced the DP of sorghum malts. However, the kilning temperature showed no significant impact on the parameters studied. Besides CWE, HWE and DP correlating positively with each other, the developed predictive models were significant ( P < 0.05) and satisfy the quality of fit ( R 2 > 0.70) of the proposed models. The result demonstrated that wort for different purposes can be obtained by varying the malting operational conditions in the predictive model, thus saving time, resources, preliminary studies and research designs. Besides the promotion of a cheaper local alternative material for industrial wort production and brewing purpose, this research provides valuable insight on the brilliant prospect of variable malting regimen in predicting and adjusting the quality characteristics of sorghum malt and wort. Future studies are required to develop models for wort produced from peak CWE, HWE and DP, for predicting wort quality characteristics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».