Flatbreads on the Rise, What about their Nutritional Quality? The Current State of the Mediterranean Market
Notice bibliographique
Résumé
Flatbreads are increasingly attracting consumers, driving them to new eating ways. To define and evaluate the nutritional intake provided by these products, flatbreads market of seven Mediterranean countries (France, Spain, Italy, Croatia, Greece, Malta, and Lebanon) were considered. Flatbreads were available in both traditional and gluten-free versions, and in the single and doble layer variety. Wheat flour was the primary ingredient in both types, while sunflower and olive oil were the most used fats. Lebanese flatbread did not contain any fat. The Spanish market mostly featured one-layer flatbreads, such as tortillas and wraps, whereas pita appeared more frequently in Greece. Many Croatian flatbreads were not fermented. In comparison to gluten-containing flatbreads, the gluten-free version had a larger number of components listed on the labels. Blending flours with starches was the most common recipe. Hydrocolloids, emulsifiers, and fibers were added largely for technical reasons, but also to increase nutritional quality. Gluten-free flatbreads, on the other hand, were discovered to have lower fiber and protein content than their gluten-containing counterparts. Furthermore, their calorie value, as well as carbohydrate and salt content, were found to be lower.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».