Effects of water, salt, and mixing on the rheological properties of bread dough at large and small deformations: A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objective A direct relationship between dough rheology and bread quality has been clearly revealed to show remarkable significance of studying dough rheological properties throughout breadmaking processes. This review paper has presented the effects of basic ingredients and mixing conditions on dough rheological properties at large and small deformations. Findings At both large and small deformations, dough rheological parameters have indicated that the variation in dough strength is due to a manipulation of ingredients and mixing conditions. The rheological properties of doughs over a wide range of formulations and processing conditions have been well characterized using the basic rheological models varying in the degree of complexity. Particularly, a power‐law gel model with only two parameters has a good ability for describing the strength and linear viscoelastic behavior of dough. Conclusions To devise strategies for achieving a desirable product quality, a deep understanding of the effects of ingredients and mixing conditions on dough rheology is in great need. Significance and Novelty Dough rheology insights not only benefit the bakery industry by screening suitable wheat flours for breadmaking, but also provide knowledge of how to improve dough handling properties during bakery manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».