Technology Development for Panna Cotta Enriched with Grape Skin Powder with Focus on Nutritional Value and Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the integration of grape skins, a by-product of the winemaking industry, into Panna Cotta formulations to enhance nutritional value, bioactive compound content, and sustainability in food production. The study addresses the underutilization of grape skins, which are rich in polyphenols, dietary fibers, and antioxidants with proven health benefits. Four Panna Cotta variants were developed by incorporating grape skin powder at 1%, 2.5%, 5%, and 7.5% concentrations, alongside a control. Physico-chemical analyses included colorimetric parameters, texture profiling, total polyphenol content, and antioxidant activity. Sensory evaluation was conducted to determine consumer acceptance, and microbiological testing ensured product safety. The results demonstrated a significant increase in polyphenol content and antioxidant capacity with higher levels of grape skin powder, with the most balanced sensory acceptance observed for the 2.5% and 5% formulations. Textural analysis revealed a correlation between powder concentration and increased firmness and elasticity. Microbiological assessments confirmed the absence of pathogenic microorganisms in all samples. The findings have implications for the development of functional foods that combine indulgence with nutritional and environmental benefits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».