MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2887850400 · doi:10.24323/akademik-gida.449600

Kırmızı ve Yeşil Mercimekten Elde Edilen Diyet Liflerinin Karakterizasyonu ve Fonksiyonel Özellikleri

2018· article· tr· W2887850400 on OpenAlexaff
Dilara Nilufer‐Erdil, Sinem GEDİK

Bibliographic record

VenueAkademik Gıda · 2018
Typearticle
Languagetr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSensory Analysis and Statistical Methods
Canadian institutionsStantec (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmada, kırmızı ve yeşil mercimeklerin içerdikleri diyet liflerinin taneden izole edilmesi ve mercimek diyet liflerinin gıda ürünlerinde fonksiyonel bileşen olarak kullanılabilirliğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Mercimekteki diyet liflerini (kabuk diyet lifleri, çözünür olmayan kotiledon diyet lifleri ve çözünür kotiledon diyet liflerini) elde etmek üzere üç farklı yöntem uygulanmıştır. Elde edilen liflerin kompozisyonu ve verimi yanı sıra su tutma kapasitesi, yağ tutma kapasitesi, emülsiyon oluşturma kapasitesi ve şişme kapasitesi gibi fonksiyonel özellikleri araştırılmıştır. Ayrıca, elde edilen liflerin termal özellikleri de Diferansiyel Taramalı Kalorimetre (DSC) cihazı ile belirlenmiştir. Yeşil mercimek ununun %6.83’ü kabuk diyet lifi, %1.78’i çözünür olmayan kotiledon diyet lifi, %8.00’i ise çözünür kotiledon diyet lifi olarak izole edilmiştir. Kırmızı mercimek ununun ise %5.16’sı kabuk diyet lifi, %0.62’si çözünür olmayan kotiledon diyet lifi, %7.08’i çözünür kotiledon diyet lifi olarak izole edilmiştir. Kotiledon unundan çözünür olmayan diyet lifi eldesinin kırmızı mercimekte yeşil mercimeğe göre daha düşük verimli olduğu görülmüştür. Yeşil mercimekten elde edilen liflerde toplam diyet lifi içerikleri; kabuk lifleri, çözünür kotiledon diyet lifleri ve çözünür olmayan kotiledon diyet lifleri için sırasıyla; %23.76, 11.51 ve 72.81 olarak bulunmuştur. Kırmızı mercimek için ise sırasıyla; %20.30, 11.06 ve 43.68 olarak elde edilmiştir. Diyet liflerinin fonksiyonel özellikleri incelendiğinde, çözünür olmayan kotiledon diyet liflerinin diğer izole diyet liflerine kıyasla daha yüksek su tutma, yağ tutma ve şişme kapasitesi gösterdiği belirlenmiştir. Emülsiyon oluşturma kapasiteleri mercimek diyet lifleri için genel olarak zayıf bulunmuştur, ancak çözünür kotiledon diyet liflerinin emülsiyon oluşturma kapasitelerinin çözünür olmayan kotiledon diyet lifleri ve kabuk diyet liflerine kıyasla daha yüksek olduğu görülmüştür.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.058
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueAkademik GıdaSame topicSensory Analysis and Statistical MethodsFrench-language works237,207