Nutritional Value of Brewer’s Spent Grain and Consumer Acceptance of Its Value-Added Food Products
Notice bibliographique
Résumé
Brewer’s spent grain (BSG), a byproduct of the brewing process, offers a sustainable alternative applicable to human nutrition. The nutritional composition, health advantages, and value-added uses of BSG in diverse food items, including snacks, bread, cookies, and pasta, are examined in this review. Furthermore, consumer acceptance and organoleptic attributes, including texture, taste and appearance, are discussed. BSG is composed of 60% carbohydrates (of which 50% dietary fiber), 10% lipids, and 30% proteins. BSG is also high in minerals such as calcium and phosphorous and bioactive polyphenols such as catechin, p-coumaric, and ferulic acid. BSG holds significant opportunities to be utilized in enhanced food production, biofuel generation, and other industrial applications. The reported therapeutic effects of BSG include anticarcinogenic, antiatherogenic and oxidative stress reduction. Based on sensory evaluations, the maximum amount of BSG that can be added to food products to maintain consumer acceptance is 15%. There is a need to convince manufacturers and consumers of the potential of incorporating BSG into food products, the health benefits of this, and the sustainability advantages of the use of BSG. The integration of BSG into food systems will contribute to food waste minimization and the promotion of the circular economy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».