Application of a multivariate approach to the study of chemometric and sensory profiles of cookies fortified with brewers’ spent grain
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Notice bibliographique
Résumé
This work was aimed to investigate the effects of three factors on cookie quality: brewers' spent grain (BSG) composition [65% malted barley and 35% of unmalted durum (DA) or soft (RI), or emmer (EM) wheats]; geographical origin of the cereals used in brewing (Daunia or Salento); and percentages of BSG in cookie formulation (30 or 40%). A control made of 100% Manitoba flour was produced. Statistical analyses were performed to evaluate the effects of those factors (Analysis of Variance), the possibility to distinguish the various types of cookies (Principal Component Analysis), and the relationships among variables (Pearson Correlation Analysis).The single and interactive effects of the three factors were significant for almost all variables. Cookies with 40% EM spent grains showed the highest ash, dietary fibre, and total phenolic contents but cookies with 30% DA or RI spent grains received the highest overall quality scores due to the higher intensity of their fresh baked flavour and their lower hardness and fibrousness. Based on the nutritional and sensory characteristics, cookies fortified with RI and DA were the best to consume. Although few physicochemical differences can be attributed to geographical origin, a slightly higher overall sensory score was assigned to those produced with Salento cereals. Principal Component Analysis showed a clear separation between the control made of 100% Manitoba flour and the group of fortified cookies. Among the latter, the cookies produced with RI and DA spent grains were indistinguishable from each other due to their similar quality characteristics. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s13197-024-06064-3.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle