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Enregistrement W4416756480

Evaluating standard procedures for instrumental textural analysis of steamed potato: Relationship with sensory parameters

2024· article· en· W4416756480 sur OpenAlexaboutno aff
Mariam Nakitto, Mukani Moyo, Thiago Mendes, Brian Balikoowa, Reuben Ssali, Oluwatoyin Ayetigbo, Christian Mestres, Dominique Dufour

Notice bibliographique

RevueAgritrop (Cirad) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear discriminant analysisOrganolepticSensory analysisMoisturePreference testTexture (cosmology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumer preference for boiled potato in Uganda has been assessed to be prevalently based on soft (hardness) and mealy texture. However, harmonised standard procedures have not been hitherto developed to characterize the texture of boiled potato instrumentally in SSA. The RTBBreeding© project focussed on developing discriminant and sensory-correlated procedures based on comparative analyses of Extrusion, Penetration and Texture Profile Analysis (TPA) techniques for mid-throughput evaluation of texture of steamed potato from potato varieties. Tubers of nine popular landrace varieties cultivated in Kabale and Rakai districts of Uganda were used. The tubers were cut into 25 mm cubes, steamed for 15 min in banana leaves and analysed using a calibrated TA-XT texture analyser under standard conditions (Extrusion: test speed 1 mm s-1, strain 80 %, 5-blade grid Ottawa cell; Penetration: test speed 1 mm s-1, distance 10 mm, 60° cone probe; TPA: test speed 1 mm s-1, distance 5 mm, wait period 5 s, 75 mm cylindrical plate) at about 25 °C. For descriptive sensory analysis, twenty random tubers from each variety were steamed for 40 min and evaluated in duplicate by trained panellists for eleven selected sensory parameters on a 11-point scale ranging from 0 (minimum intensity) to 10 (maximum intensity). Results show that Area under curve/Extrusion work (73-236 N.mm), Maximum force/ hardness (6-17 N), and End force (6-15 N) were the more discriminant textural parameters for extrusion. Maximum force, End force and Extrusion work significantly correlated with sensory Moisture release and Hardness by hand. The discriminant textural parameters for penetration were Area under curve/ Penetration work (6-21 N mm) and Maximum force/ hardness (2-6 N). Significant correlations exist between penetration Hardness and Area under curve and the sensory Hardness by hand, fracturability, cohesiveness, and smoothness. Finally, the more discriminant textural parameters for TPA were Hardness (20-52 N), Gumminess (5-19 N) and Chewiness (5-18 N). There are significant correlations between TPA Adhesiveness and sensory moisture release and mealiness. Among the methods, the penetration method was more preferred as it correlated most with sensory evaluation, while TPA was least correlated with sensory.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,227

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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