Physical and microstructural quality of extruded snacks made from blends of barley and green lentil flours
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Most puffed snacks in the market are made from refined cereal flours which allow greater expansion and better texture but are nutritionally inferior as they lack protein and dietary fiber. Whole barley and green lentil flours at several blending ratios were extruded as a function of temperature and moisture content to optimize the physical and microstructural quality of fiber and protein‐enriched snacks. Findings High extrusion temperature significantly improved overall expansion and texture. The effects of feed moisture depended on the blending ratio, parallel with the total protein and dietary fiber content of extrudates. Barley:green lentil of 45:55 showed the highest extrudate expansion (~1.9 mm/mm on average) and lowest hardness (~29 N on average), followed by the blend 60:40. X‐ray microtomography showed that this blending ratio also produced a larger mean cell size (~1.6 mm), lower mean wall thickness (~0.3 mm), and higher overall connectivity between cells. Conclusion Barley and green lentil when blended at the ratios of 45:55 and 60:40, and extruded at higher temperature resulted in optimal extrudate physical and microstructural properties including higher expansion and crispness, thinner cell walls, reduced hardness, and crunchiness. Significance and novelty Blending cereal and pulse flours in snack food applications will allow development of fiber and protein‐enriched options that are also texturally and structurally appealing.
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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) | 0,000 | 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 ».