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Enregistrement W4408042784 · doi:10.1007/s00217-025-04694-1

Lupin flour as a wheat substitute in conventional and sourdough breadmaking: impact on bread physicochemical properties and volatile profile

2025· article· en· W4408042784 sur OpenAlexafffund
Gianluca Nigro, Nicola Gasparre, Francesca Vurro, Antonella Pasqualone, Cristina M. Rosell

Notice bibliographique

RevueEuropean Food Research and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFood scienceWheat flourWheat breadWhole wheatChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Enhancing the nutritional profile of baked goods while addressing sustainability challenges means finding different sources of functional, sensory and nutritional ingredients. The aim of this study was to evaluate native lupin flour versus spontaneously fermented lupin flour as ingredient for wheat breadmaking. For that purpose, wheat flour was supplemented with 15–30 g/100 g lupin flour (LF15, LF30) or freeze-dried lupin sourdough (LS15, LS30) and dough and breads were assessed in comparison with wheat bread (control). Both lupin flour and lupin sourdough decreased dough stability, delayed the fermentation and lowered the pH. The incorporation of lupin flour increased the hardness of the crumb, except for when adding sourdough (15 g/100 g) that increased the bread expansion and enriched the volatile profile of bread. The analysis of the volatile compounds confirmed that lupin flour conferred fatty, green odor due to octanal, and when in the form of sourdough brought sour, and almond notes from acetic acid and benzaldehyde, respectively. Overall, lupin addition is a strategy to produce bread aligned with current trends towards sustainable and plant-based diets, particularly in the form of spontaneous type IV whole lupin sourdough up to 15 g/100 g wheat replacement.

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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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