Effect of micronization on selected volatiles of chickpea and lentil flours and sensory evaluation of low fat beef burgers extended with these micronized pulse flours
Notice bibliographique
Résumé
The effect of micronization (at 130 and 150 °C) as a potential heat treatment to reduce ‘beany’ aroma and flavor of cooked chickpea (Cicer arietinum) and green lentil (Lens culinaris) flours was investigated. A simultaneous distillation solvent extraction method was developed to extract key volatile compounds with potential contribution to ‘beany’ aroma and flavor notes in micronized pulse flours and analyzed by gas chromatography-mass spectrometry. Concentrations of volatile compounds such as pentanol, hexanal, 2-hexenal, hexanol, heptanal, furan-2-pentyl, 2-octenal, nonanal, 2,4 decadienal, and 2,4- undecadienal were significantly (P<0.05) decreased with micronization. Low fat burgers fortified with 6% micronized chickpea and green lentil flours showed significantly higher acceptability for aroma, flavor, texture, color and overall acceptability (p<0.05) compared to non-micronized samples in a consumer acceptability test with 101 consumers. In addition, fatty acid analysis of burgers showed burgers containing micronized pulses had higher level of linoleic and linolenic acid content.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».