Physicochemical, microstructural, and functional properties of <i>Cicer arietinum</i> okara flour–a chickpea beverage by-product
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated the physicochemical, microscopical, and functional properties of chickpea (Cicer arietinum) okara flours. The flours were prepared from chickpea okara obtained as a by-product following the preparation of chickpea beverages using conventional, microwave, and ultrasound processing. The assessment of the okara flours focused on evaluating the influence of the processing methods on their physicochemical, functional, and microstructural characteristics. Through comprehensive analyses, the study examined how the different processing techniques affected the composition and properties of the resulting okara flours. Furthermore, the study included a comparative mass balance analysis to assess the extraction efficiency of the three processing methods. The findings revealed significant variations in the composition and properties of the okara flours among the different processing methods. Each method exhibited unique effects on the physicochemical, functional, and microstructural attributes of the resulting flours. Consequently, it was not possible to identify a single “best” processing method for obtaining optimal okara flour characteristics since all flours had interesting and unique properties. Overall, this study provides valuable insights into the effects of different processing methods on chickpea okara flour. The findings highlight the importance of selecting an appropriate processing technique based on the desired properties and applications of the flour. The results can contribute to the development of tailored processing approaches for enhancing the utilisation of chickpea okara flour in various food formulations, thereby promoting sustainability and reducing waste in the food 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 ».