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Enregistrement W4365459417 · doi:10.1139/cjas-2022-0127

Extrusion effects on the starch and fibre composition of Canadian pulses

2023· article· en· W4365459417 sur OpenAlexafffundvenueabout
O.O. Babatunde, Cara Cargo-Froom, Yongfeng Ai, Rex W. Newkirk, Christopher P. F. Marinangeli, Anna K. Shoveller, Daniel A Columbus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of GuelphGenome Prairie
Organismes subventionnairesMitacsSaskatchewan Pulse GrowersSwine Innovation PorcUniversity of Saskatchewan
Mots-clésExtrusionExtrusion cookingStarchDietary fibreFood scienceComposition (language)Water contentSoybean mealMealChemistryAnimal scienceAgronomyBiologyMaterials scienceComposite materialRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulses are important as alternative sources of protein and carbohydrates for the animal industry and, thus, require accurate evaluation of their nutrient profile during processing. Extrusion is a thermal processing of ingredients to induce physiochemical changes that convert them into more valuable products. The current study evaluated the effects of extrusion on the starch and fibre components of Amarillo peas, Dun peas, chickpeas, faba beans, lentils, and soybean meal (SBM). Pulses were extruded at 18% or 22% moisture and 110, 130, or 150 °C. Extrusion decreased ( P < 0.05) the starch content in Amarillo and Dun peas but increased ( P < 0.05) the same in faba beans, lentils, and SBM when compared with their whole counterparts. There was no difference in the total dietary fibre content of whole and extruded Amarillo peas, Dun peas, chickpeas, and SBM. Extrusion increased ( P < 0.05) the soluble dietary fibre (SDF) content of all pulses and SBM except chickpeas. Extrusion increased ( P < 0.05) for all fibre types in faba beans. Results indicate that extrusion increased the starch and SDF content of most pulses but had negative or no effects on other fibre components in all pulses except faba beans.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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