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Enregistrement W7028381462

Extrusion texturization of air-classified barley protein: a sustainable plant-based meat alternative

2024· dissertation· en· W7028381462 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIngredientWheat flourExtrusionFood industryRaw materialBarley flourFraction (chemistry)High protein
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Barley’s share as human food has remained limited to ~3% of its production, with most of it utilized for animal feed. High protein barley cultivars have potential to become an attractive novel plant-based food ingredient in growing protein ingredient space. Plant-based alternatives, aimed to substitute meat consumption emerge as relatively sustainable alternatives catering to the ever-increasing meat consumption pattern. The present study addresses the sustainability needs by partially replacing highly refined protein ingredients with relatively sustainable dry fractionated protein-rich fraction from barley. Methods: Firstly, a pilot-scale air classification process was employed to fractionate barley flour from two varieties i.e., CDC Valdres and CDC Austenson. Significant protein enrichment, with 2.13-fold increase (27.1% db) for CDC Austenson and a 1.75-fold increase (26.3% db) for CDC Valdres compared to their original feed flour protein contents was obtained. Secondly, these protein enriched barley fractions were used for meat analogues development by blending them with pea protein isolate at 15% and 30% w/w barley inclusion. The blends were subjected to a high-moisture extrusion, at three different moisture contents (47.5%, 52.5% and 57.5% w/w). Next, the physical properties such as density, color, texture (cutting strength, hardness, chewiness, gumminess and springiness), and techno-functionality (water and oil holding capacity) of the meat analogues were analyzed. Results: Protein-rich barley fraction inclusion up to 30% produced sufficiently texturized product for each variety, with barley containing meat analogues indicating better visual textural characteristics than those made from pea protein alone. Meat analogues produced at 30% protein-rich barley fraction substitution had significantly higher values for hardness, chewiness, and gumminess (p<0.05) compared to pea protein alone. However, increase in feed moisture content resulted in lower values for these textural attributes. Therefore, through variation in feed moisture content and formulations, meat analogues with a wide range of textures were obtained. Conclusion: This study provided a basis for barley’s fractionation and inclusion of its protein enriched fractions into plant-based meat analogues. Future work can be focused on comprehensive sensory evaluations and assessment of consumer acceptability of barley-based meat alternatives.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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