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Enregistrement W4317726056 · doi:10.1177/10820132231152279

Green alternative for sodium metabisulfite substitution: Comparison of bacterial and fungal proteases effect in hard biscuit making

2023· article· en· W4317726056 sur OpenAlexaff
Farzad Saberi, Fatemeh Kouhsari, Nicola Gasparre

Notice bibliographique

RevueFood Science and Technology International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodium metabisulfiteProteasesFood scienceChemistryProteaseSodiumFood spoilageEnzymeBacteriaBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium metabisulfite is one of the most employed reducing agents in hard biscuit making. The recent results about its adverse effects on human health have pushed us to look in new safer and greener directions. Two different proteases, from distinct strains (bacterial and fungal), were selected and their effects on the dough thermomechanical performances, texture, and structure of the hard biscuits were compared with those obtained from the sodium metabisulfite. Doughs treated with fungal protease showed higher stability during mixing and higher consistency throughout the heating stage. On the other hand, bacterial protease had the greatest weakening effect on protein with a marked reduction of starch gelatinization. Doughs processed with fungal enzymes reached similar values to those containing sodium metabisulfite. In terms of hardness, no significant ( p < 0.05) differences were found between biscuits made with bacterial protease and sodium metabisulfite. Analysis of the volumetric characteristics highlighted that bacterial enzymes gave higher values of specific volume and surface area. Regarding the structure of the hard biscuits, sodium metabisulfite produced a more uniform structure with fewer and smaller pockets as compared with the samples treated with proteases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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