USE OF PASSION FRUIT PEEL FLOUR IN THE MANUFACTURING OF LOAF BREAD
Notice bibliographique
Résumé
Brazil is the largest worldwide Passiflora fruit producer producing a peel waste with large potential of use. The objective of this work was to evaluate the effect of different Passiflora peel flour (PPF) concentrations in addition to loaf bread. The experiment was carried out in the Agro Industry Sector of IF Goiano Ceres from August to November of 2019. The experimental design was totally randomized with four treatments with different concentrations of Passiflora peel flour (0%, 5%, 10% and 15%) and three repetitions. Physicochemical (pH, titratable acidity, humidity, ash), microbiological analysis (total coliforms and thermotolerant coliforms) were carried out at Instrumental and Microbiologic laboratories. Sensory evaluations were performed with 50 non trained panelists to verify acceptance and purchase intention. It was observed a decrease to pH level (varying from 6.06 to 5.39) and to humidity level (from 30.65% to 27.66%) with the addition of PPF. To ash and titratable acidity levels, there was an increase in the observed values with the addition of PPF, varying from 1.04% to 1.36% and from 2.23% to 4.76%, respectively. It was observed a higher acceptance for 0% (80.31%) and 5% (78.16%) PPF treatments. In this way, we conclude that the use of PPF to enrich loaf bread is an alternative to partial substitution of wheat flour for the addition of nutrients and fibers. The microbiological analysis results indicated that all treatments are according to Brazilian legislation. Therefore, passiflora peel flour has potential to be used in loaf bread fabrication, and could be used to substitute the wheat flour up to 5%. Keywords: bakery, Passiflora edulis, functional food
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».