Quality Improvement and Characterization for Production of Acceptable High-Quality Brown Rice Tofu in Japan
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to improve the quality of brown rice tofu to produce it with a superior-quality. When the brown rice flour was heat treated with water, the water absorption rate of flour decreased using brown rice flour with a particle size range of < 212 μm when compared with that of brown rice flour with a particle size range of < 475 μm. The cohesiveness and gumminess of brown rice tofu made from brown rice flour with a particle size range of < 212 μm were fairly high in comparison with those of brown rice tofu made from brown rice flour with a particle size range of < 475 μm. In addition, the adhesiveness and cohesiveness of brown rice tofu remarkably decreased when heating and kneading times of brown rice flour dough were extended. By textural and sensory analyses, it became clear that the use of brown rice flour with a particle size range of < 212 μm and the extension of gelatinization time and heating and kneading times of the dough were important factors for preparation of high-quality brown rice tofu. Therefore, the results indicated that it could produce acceptable high-quality brown rice tofu having smooth and new palate feeling while suppressing adhesiveness and stickiness peculiar to rice flours.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».