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Enregistrement W6884599598 · doi:10.1139/cjps2013-094

Effects of sprout damage on durum wheat milling and pasta processing quality

2014· article· en· W6884599598 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFalling NumberGlutenTexture (cosmology)Wheat flourSproutingPigment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fu, B. X., Hatcher, D. W. and Schlichting, L. 2014. Effects of sprout damage on durum wheat milling and pasta processing quality. Can. J. Plant Sci. 94: 545-553. Due to concerns over the unusual sprouting problem observed in the 2010 harvest of Canada Western Amber Durum Wheat (CWAD), it was deemed necessary by the industry to investigate and determine if appropriate tolerances for sprout damage were in place, particularly for No. 3 CWAD. More information on the impact of visually assessed sprout damage on durum quality is needed to better define the associated acceptable level of falling number (FN). To this end, two different samples of CWAD were sourced for this project: a No. 1 CWAD (FN 479 s) and a No. 5 CWAD (FN 68 s) degraded primarily due to sprout damage. A total of 19 samples were used in the study, i.e., a series of eight composite samples prepared by blending the No. 1 with increasing amounts of No. 5, as well as the two control extremes. The FNs of the blends were well characterized, displaying an incremental decrease of ~50 s with increasing sprout damage. Each wheat sample was milled in duplicate. The resulting semolina was analyzed for ash, pigment, pigment loss, yellowness (b*), and speckiness. Protein content, gluten index and alveograph parameters were also evaluated. The semolina was made into spaghetti for colour measurement and texture evaluation. Results indicated that there was no change in ash content, pigment or semolina b* value even at 50% blend (FN 101 s). However, a noticeable increase in total speck count and the number of dark specks in the semolina were detected once the blending ratio reached the 35% level (FN 208 s). The increase in speck count was largely due to mildew associated with the No. 5 CWAD sample. The influence of sprout damage on gluten strength was minimal at all levels of blending. A significant increase in spaghetti redness (a*) was detected in blends with 25% (FN 152 s) or more of No. 5 CWAD. A decline in spaghetti brightness (L*) was also observed when transitioning from the 15% blend (FN 204 s) and very evident at the 35% blend (FN 123 s) level. No discernible differences due to sprout damage were noticed within the composite blends in terms of processing properties, firmness and cooking loss of the cooked pasta, although spaghetti made from the No. 5 sample showed slight checking, higher cooking loss and lower firmness.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,041 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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