Impact of protein blend formulation and extrusion conditions on the physical properties of texturised pea protein‐extended beef burgers
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study aimed to assess the physical properties of pea‐based texturised vegetable proteins (TVPs) and TVP function as a meat extender (20%–40% w/w) in beef burgers. TVPs were produced with varying protein blend formulas (PBFs) (70%, 76%, 82% protein on a dry basis), extrusion screw speeds (350–450 r.p.m.) and feed moisture contents (FMCs) (38% and 42%, db). Increasing PBF raised TVP hydration time and integrity index, while FMC and screw speed had no discernable trend on these properties. A select group of TVPs were applied as extenders in beef burgers which were tested for their cooking properties and textural quality. Higher FMC lowered total cooking loss (TCL) for some burgers but overall did not impact burger cooking properties or texture. Increasing the extension level reduced TCL and change in burger diameter (CBD). TVPs produced at the lowest PBF and higher FMC studied had the greatest potential in meat extender applications, as they decreased TCL and CBD while maintaining comparable texture to burgers without TVP addition. These lower protein TVPs with enhanced cooking quality can be economically advantageous for the vegetarian and flexitarian applications of plant‐based extenders.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».