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Enregistrement W4401122429 · doi:10.3390/foods13152411

Nitrogen Gas-Assisted Extrusion for Improving the Physical Quality of Pea Protein-Enriched Corn Puffs with a Wide Range of Protein Contents

2024· article· en· W4401122429 sur OpenAlexafffund
Siwen Luo, Jitendra Paliwal, Filiz Köksel

Notice bibliographique

RevueFoods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExtrusionPea proteinNitrogenProtein qualityFood scienceEnvironmental scienceBiotechnologyChemistryAgronomyBiologyMaterials scienceMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blowing agent-assisted extrusion cooking is a novel processing technique that can alter the expansion of extruded snacks and, thus, enhance their physical appeal, such as texture. However, to this day, this technique has only been studied for ingredients with limited protein contents (<30%). In this study, protein-enriched snacks were extruded using nitrogen gas as a blowing agent at a wide protein range (0–50%) to better explore the potential of this technique in manufacturing high-protein snacks. The results showed that, with nitrogen gas injection, extrudate radial expansion was significantly (p < 0.05) improved at 10% and 40% protein, while extrudate density was significantly reduced at 30% and 50% protein. Nitrogen gas-injected extrudates, especially at 50% protein, exhibited improvements in texture, including a reduction in hardness and an increase in crispness. Collectively, this study showed the promising potential of nitrogen gas-assisted extrusion in improving the physical appeal of innovative healthy snacks at a high protein level (i.e., 50%).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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