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Enregistrement W4291755134 · doi:10.5539/jfr.v11n4p1

Effect of Extrusion on the Functional and Pasting Properties of High-quality Cassava Flour (HQCF)

2022· article· en· W4291755134 sur OpenAlexvenueno aff
Sonnie K. Gborie, Robert Mugabi, Yusuf B. Byaruhanga

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrusionAbsorption of waterFood scienceIngredientSwellingStarchSolubilityMoistureChemistryExtrusion cookingWater contentFunctional foodExpansion ratioMaterials scienceChemical engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cassava is a rich source of starch and is used as a food ingredient and additive. In its natural state, cassava flour or starch cannot meet all functional requirements in food processing. This necessitates the modification of starch to meet specific functional requirements for products and processes. This study investigated the effect of different extrusion conditions, such as moisture content, screw speed, and temperature on the functional and pasting properties of high-quality cassava flour (HQCF). Particle size distribution, functional and pasting properties of the HQCF were determined. Moisture content (MC) had a significant effect on the properties of HQCF. Water absorption capacity (WAC) increased from 245% to 732%, swelling power (SP) increased from 3.4 g/g to 7.2 g/g, and water absorption index (WAI) increased from 3.0% to 3.3% after extrusion at 40% MC. While at lower MC levels, bulk density (BD) increased from 0.7g/ml to 0.8g/ml for the non-extruded and 30% MC; oil absorption capacity (OAC) from 215% to 253% for the non-extruded and 10% MC; water solubility index (WSI) from 6.0% to 56% for the non-extruded and 20% MC respectively. A positive correlation was observed between extrusion parameters and functional properties. The results suggest that manipulation of extrusion conditions can be used to modify HQCF for varied food applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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