Physicochemical and Sensory Evaluation of Spreads Derived from Fruit Processing By-Products
Notice bibliographique
Résumé
Apple, tomato, and grape pomaces, as well as an apple–grape (1:1) mixed pomace, were employed in the formulation of fruit-based spreads to valorize these underutilized by-products. The influence of pectin addition on the physicochemical and sensory properties of the spreads was also examined. All spread preparations carried the ‘high fiber’ nutrition claim. The apple pomace spread demonstrated the highest total and soluble dietary fiber contents (14.13 and 4.28%, respectively). Colorimetry showed higher L* and a* values for the tomato pomace spreads. Rheometry of the spreads revealed pseudoplastic flow and weak gel-like behavior (G′ > G″); the tomato and grape pomace spreads with pectin exhibited the highest η*, G′, and G″ values. A texture analysis (spreadability test) indicated that pectin addition affected only the mixed pomace spread, resulting in the least spreadable product. Regarding bioactive compounds, the apple pomace had the highest total phenolic content, and the grape pomace exhibited the highest antioxidant activity, both of which were also reflected in their corresponding spreads. A principal component analysis indicated a strong correlation among flavor, mouthfeel, and moisture content, which were negatively correlated with color intensity and spreadability. The apple pomace spread with added pectin was the most widely preferred by consumers due to its appealing mouthfeel, spreadability and flavor.
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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 ».