Relationship between Physicochemical and Cooking Quality Parameters with Estimated Glycaemic Index of Rice Varieties
Notice bibliographique
Résumé
Rice is a significant staple food in the basic diet of the global population that is considered to have a high glycaemic index. The study of the physical and chemical parameters in rice that are related to the starch digestion process, which allows us to quickly predict the glycaemic index of varieties, is a major challenge, particularly in the classification and selection process. In this context, and with the goal of establishing a relationship between physicochemical properties and starch digestibility rates, thus shedding light on the connections between quality indicators and their glycaemic impact, we evaluated various commercial rice types based on their basic chemical composition, physicochemical properties, cooking parameters, and the correlations with digestibility rates. The resistant starch, the gelatinization temperature and the retrogradation (setback) emerge as potent predictors of rice starch digestibility and estimated glycaemic index, exhibiting robust correlations of r = −0.90, r = −0.90, and r = −0.70 (p ≤ 0.05), respectively. Among the rice types, Long B and Basmati stand out with the lowest estimated glycaemic index values (68.44 and 68.10), elevated levels of resistant starch, gelatinization temperature, and setback values. Furthermore, the Long B showcases the highest amylose, while the Basmati with intermediate, revealing intriguingly strong grain integrity during cooking, setting it apart from other rice varieties.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».