Вивчення впливу соків з дикорослої сировини Північного Казахстану на хімічний склад сироваткових напоїв
Notice bibliographique
Résumé
In deep processing technologies whey is a more "valuable" product than cheese, cottage cheese. Even though whey has a low energy value among dairy products, it is at the same time very valuable biologically. Recently, the consumption of berries has increased markedly everywhere. This growth is explained by the growing attention of the population to health and the appearance on the market of many canned products "saturated with berries". In addition, there are many scientific studies concerning the composition of biologically active components in the composition of berries. Thus, scientific developments to produce new foods enriched with berries are of crucial importance for berry producers, food processors and consumers. The scientific novelty of this study is to investigate the possibility of using wild plant raw materials of Northern Kazakhstan (chokeberry and saskatoon berry) in milk beverages’ technology, that will be described for the first time. This berries despite their rich chemical composition, are rarely used in the food industry. The study describes the nutritional value and chemical composition of whey drinks enriched with juice from saskatoon berries, black chokeberry. In our study it is proposed thermosaltic coagulation as a primary treatment for whey. The comparative analyses of natural whey and treated one shows the expediency and benefit of using thermosaltic coagulation. At the same time, juices from wild berries increase the biological and nutritional value of whey drinks Thus, the described advantages are confirmed with assays and confirm the expediency of using this combined technology in the production of drinks from whey with berry juices. The obtained research results will be used to develop a new technology to produce juice drinks based on whey and will also be described in a patent for a utility model for the production of beverages from whey
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,016 |
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 ».