Development and sensory evaluation of a potential gluten free bread using chia sourdough
Notice bibliographique
Résumé
Generation of novel functional foods are essential for agriculture industry. Sourdough technology is widely used in bread making (leavening properties) and is mainly represented by lactic acid bacteria (LAB) and yeast, whose fermentation confers to the resulting bread its characteristic features such as palatability and high sensory quality. Chia seeds are widely consumed for various health and nutritional benefits, their gluten free properties are essential for celiac patient and in gluten intolerant diet. However, the production of a gluten free bread is a challenge due its low quality and for exhibit poor mouth feel and flavor. Food industry try to replace absence of gluten mainly with starch, protein based ingredients and hydrocolloids in order to mimic the viscoelastic properties of gluten. Fermentation of Chia with starter culture, releases aminoacids and water-soluble polysaccharides that could improve nutritional sensory and technologically food products. Sensory evaluation of Weisella cibaria C-2 inoculated in chia sourdough breads compared with its unfermented and the reference, was conducted by 56 people recruited from the University of Alberta campus. Demographic showed a 44% of population studied consume bread 2-3 times a week, 47% like bread and a 26% consider bread as a favorite bakery product. A 9-point hedonic scale where used to classified different samples. Overall, participants moderately disliked the reference and its texture. Its taste was only slightly disliked. Consumers slightly disliked the 20% sourdough’s taste, texture and the bread overall. The 30 and 40% breads scored the highest, with all categories falling into neither like or dislike. A duo trio test was performed in which 70% of participants could tell that the samples were not the same (p≤ 0.005). Therefore, using fermented versus unfermented chia seed caused differences in sensory qualities. All these data are essential for targeted development of specific functional food products in future projects.
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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 ».