Enhancing understanding of microstructure-texture relationship in doughnuts: A comparative study of deep-fat and hot-air frying
Notice bibliographique
Résumé
This research evaluated the effects of frying temperature (150, 165, and 180 °C) and method (deep-fat and hot air) on doughnut crumb and texture changes. The findings indicated that the dough phase progressively transformed into crumb from the exterior to the interior, accompanied by significant alterations in pore size, shape, and color, as well as the composition of the dough phase. The conversion process duration was influenced by frying temperature and method, lasting approximately 1–1.5 min. The conversion rate was higher in the deep-fat method than in the hot-air one. Overall, textural changes occurred at a lower rate in the hot-air method, as the most changes took place during the first and second 30 s of the process in the deep-fat (180 °C) and hot-air methods, respectively. The doughnut microstructure was assessed using micro-computed tomography (Micro-CT) to study the process of changes in the product's wall thickness and pore size. Considering the front view of the doughnut dough Micro-CT images before frying, it can be asserted that a greater number of small pores were present in the vicinity of the product's surface. The current study's findings could provide a fundamental understanding of microstructure and texture development during doughnut frying, showing that the air frying could be an alternative method to make healthier foodstuff with less oil content while preserving more or less same texture properties. • This study compares deep-fat/hot-air frying on the microstructure and texture of doughnuts. • Micro-CT shows major changes in pore size/shape in doughnut during frying. • Hot-air frying offers healthier alternative to deep-fat frying for doughnut production.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».