New Insights Into the Use of Cereals and Pseudocereals in Fermented Beverages: Trends, Challenges, and Innovations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Nowadays, cereals and pseudocereals are crucial in producing fermented drinks, conferring their nutritional, functional, and sensory properties. This review considered the transition from the traditional grains (i.e., barley, wheat, rice, and maize) to pseudocereals (i.e., buckwheat, quinoa, and amaranth) and hybrid cereals (i.e., triticale and tritordeum), induced by the demand for the gluten‐free, nutritious, and sustainable foods. The aims of this review include assessment of their compositional benefits (e.g., proteins, fiber, and antioxidants), technical challenges (e.g., enzymatic limitations and process scalability), and innovations (e.g., enzyme‐catalyzed processing, extrusion, and artificial intelligence‐based optimization) to improve brewing efficiency and the quality of the final products. As novel grains open up the market potential and promote the health and sustainability trends, assessing the technological challenges, such as raw material heterogeneity and enzymatic flexibility, presents challenging tasks for industrially viable deployment. Such emerging strategy options can redefine brewing procedures, enable innovation, and meet consumers' demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».