Comparison of vegetable powders as ingredients of flatbreads: technological and nutritional properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Health-driven innovation is transforming bakery products, particularly with non-conventional ingredients. This study aimed to produce healthy and technologically acceptable flatbreads, exploring the inclusion (2%) of vegetable powders (black and green olives, orange peel, lemon, tomato, beetroot, carrot, onion, artichoke, spinach, chard, kale and pak choi). Spinach and chard increased the mineral content (1.42 and 1.30 g/ 100 g) respect to control (1.01 g/100 g). Fibre content ranged from 9.33 to 11.18 g/100 g when added onion, chard, pak choi, tomato or artichoke. Beetroot was the most effective changing the colour (ΔE* 43.09), while tomato reduced the hardness (4.06 vs 5.29 N in the control). Lemon and tomato were effective reducing the extent of starch enzymatic hydrolysis by 65% and 34%, respectively. Vegetable powders can be innovative, natural, sustainable and healthy ingredients in the breadmaking of flatbreads. The incorporation of these non-conventional ingredients opens new opportunities for the bakery 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».