Development of sugar- and fat-reduced pulse cookies with improved predicted glycemic behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
• The use of specialty fibres successfully reduced the sugar and saturated fat contents of cookies. • 100 % butter substitution with “fat block” induced cookie hardening. • 100 % pulse flour cookies were high in protein and fibre. • Pulse flour cookies had higher protein digestibility and lower predicted glycemic response compared to wheat cookies. • Sugar- and saturated fat-reduced lentil flour cookies had good overall acceptability by the elderly consumer panel. Cookies, a trendy snack, are traditionally characterized by a poor nutritional profile (high sugars and fats, low protein and fiber). To improve their nutritional profile, standard wheat “pasta-frolla” cookies were reformulated with 100 % pulse flour (chickpea and lentil), partial sugar reduction with a commercial fiber syrup (Meltec®), and full butter replacement using a structured fiber-sunflower oil-water emulsion (alone or in conjunction). Developed cookies had higher protein and fiber contents, reduced sugar (∼45 - 50 % reduction), and saturated fats (∼77 - 80 % reduction) and also had a lower predicted glycemic index compared to traditional cookies. Water activity and moisture content of the cookies were in line with those of the same product category, while they had a harder texture compared to their full butter counterparts due to the full substitution of butter (alone or in combination with sugar reduction). Lentil cookies showed slightly lower in vitro starch and remarkably higher protein digestibility than the control cookie, and the simultaneous application of sugar and fat substitution did not negatively affect their overall acceptability. The developed products are expected to be a suitable base for the development of snacks for elderly consumers, who are the population niche that, due to health issues, is most likely to be interested in this type of cookies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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