Improvement in the quality of frozen dough for fried flour products by electrostatic field‐assisted freezing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the development of the food industry, frozen dough technology has gradually become an indispensable part of dough processing but its quality is often reduced due to freezing during the production process. Electrostatic field-assisted freezing (EF) technology, a key research project in recent years, reduces the physical damage to food materials by reducing or changing the size of ice crystals in frozen products. RESULTS: In this study, different intensities of electrostatic fields were used to assist in the repeated freezing and thawing of dough. The effects of electrostatic fields on the freezing nucleation process were evaluated by measuring dough freezing curves, low field nuclear magnetic resonance, and melting enthalpy. It was found that the freezing time of frozen dough added with electrostatic field-assisted freezing processing was shortened, the rate at which hardness, viscosity, and elasticity decreased was reduced, and the indicators of water distribution and protein secondary structure components were closer to those of fresh dough. CONCLUSION: This experiment used electrostatic field-assisted freezing to reduce the damage to the dough structure during the freezing process, improve the quality of frozen dough and fried products, and improve the freezing efficiency of frozen dough. It provides a new idea for the study of frozen dough. © 2023 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».