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Enregistrement W4402416334 · doi:10.3390/foods13182862

Impact of Particle Size on the Physicochemical, Functional, and In Vitro Digestibility Properties of Fava Bean Flour and Bread

2024· article· en· W4402416334 sur OpenAlexafffund
Sunday J. Olakanmi, Digvir S. Jayas, Jitendra Paliwal, Rotimi E. Aluko

Notice bibliographique

RevueFoods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésParticle sizeFood scienceStarchChemistryEmulsionParticle (ecology)Wheat flourBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fava beans, renowned for their nutritional value and sustainable cultivation, are pivotal in various food applications. This study examined the implications of varying the particle size on the functional, physicochemical, and in vitro digestibility properties of fava bean flour. Fava bean was milled into 0.14, 0.50, and 1.0 mm particle sizes using a Ferkar multipurpose knife mill. Physicochemical analyses showed that the 0.14 mm flour had more starch damage, but higher protein and fat contents. Functionality assessments revealed that the finer particle sizes had better foaming properties, swelling power, and gelation behavior than the coarse particle size. Emulsion capacity showed that for all the pH conditions, 1.00 mm particle size flour had a significantly higher (p < 0.05) oil droplet size, while the 0.5 and 0.14 mm flours had smaller and similar oil droplet sizes. Moreover, in vitro digestibility assays resulted in improved starch digestion (p ˂ 0.05) with the increase in flour particle size. Varying the particle size of fava bean flour had less impact on the in vitro digestibility of the bread produced from wheat–fava bean composite flour, with an average of 84%. The findings underscore the critical role of particle size in tailoring fava bean flour for specific culinary purposes and nutritional considerations.

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 enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,109

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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