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Enregistrement W4298464343

Estudio reológico de las mezclas de harinas: trigo (Triticum vulgare), cebada (Hordeum vulgare) y papas (Solanum tuberosum) para la utilización en la elaboración de pan

2012· article· en· W4298464343 sur OpenAlexaboutno aff
Galo Sandoval, Mario Álvarez, Alexandra Lascano

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Production Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolanum tuberosumHordeum vulgareHorticultureBotanyBiologyPoaceae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With wheat flour imported and domestic wheat cereals produced in the country, and the potato tuber, a rheological study was performed to determine the most suitable proportions of substitution of wheat flour imported with the latter and its feasibility for making bread. We worked in mixtures of flour, wheat CWRS # 1 (red spring wheat in western Canada) Cañicapa barley flour, wheat and potato Cojitambo Gabriela, from Ecuadorian cultures in proportions of 10, 20 and 30% (p / p). Masses from mixtures of flours were analyzed on a Brabender Farinograph, in order to determine the water absorption, development time, stability and rate of tolerance with a view to selecting the flour blends that have a behavior similar to CWRS wheat flour # 1. The best mixtures found were: wheat flour # 1 CWRS replaced with 10, 20 and 30% barley flour Cañicapa, and the mixture of wheat flour # 1 CWRS wheat flour in Cojitambo 30%. These flour mixes selected were also subjected to rheological analysis of their masses using a computer Mixolab. The breads made from flours selected were evaluated in a sensory panel. The breads more accepted by consumers were those containing 20 and 30% barley, followed by the group of those made with imported wheat with 30% wheat Cojitambo, and containing 10% of barley flour.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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