પરંપરાગત Crockpot ભરણ રેસીપી

સમય બચાવવા અને થેંક્સગિવીંગ ડે પર કામ કરવા માટે તમારા ધીમા કુકરમાં આ સરળ પરંપરાગત ક્રોકપોટ સ્ટફિંગ રેસીપી બનાવો. આ ક્લાસિક રેસીપી બનાવવા માટે આ બોલ પર કોઈ સારી માર્ગ છે અને ટર્કી ભરવા અને જો તમે પક્ષી કોતરીને પહેલાં ભરણ થઈને ડિગ કર્યા muss અને ખોટી હલફલ વગર.

આ એક હળવા ભરણ છે, મરઘાં પકવવાની પ્રક્રિયા અને ઋષિ સાથેનો ઉત્તમ રસ્તો છે. જો તમે ઇચ્છો તો તમે જડીબુટ્ટીઓ બદલી શકો છો અથવા વધુ શાકભાજી ઉમેરી શકો છો.

આ રેસીપી પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી માં જગ્યા લેવા કર્યા વગર વધુ ભરણ બનાવવા માટે એક ઉત્તમ રીત છે. તમે આ વાનગીના ભાગનો ઉપયોગ ટર્કી સામગ્રી માટે કરી શકો છો, જોકે ભરણ સાથે ગરદન વિસ્તાર અને પોલાણ ભરો (તેને પેક નહી કરો), અને પક્ષીને શેક કરો જ્યાં સુધી ખોરાક થર્મોમીટર એક જાંઘમાં નહીં અને ભરણમાં રજિસ્ટર કરે છે 170 એફ. કોઇપણ નાનો રોટલી ભરેલી હોય છે, અથવા નાની ક્રોકપોટમાં, અથવા તમે છેલ્લા કલાક માટે પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી માં તે સાલે બ્રે you કરી શકો છો કે જે ટર્કી ભઠ્ઠીમાં છે.

બ્રેડને સૂકવવા માટે, તેને વાયર રેક પર રાતોરાત ઉઘાડે છે, અથવા 200 ફન ઓવનમાં લગભગ 20 થી 30 મિનિટ સુધી ગરમીથી બેસે, જ્યાં સુધી તે પેઢી ન હોય ત્યાં સુધી તેને ક્યુબ્સમાં કાપીને રેસીપી સાથે ચાલુ રાખો.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. ભારે કપડાથી, ઓછી ગરમી પર માખણ ઓગળે. ડુંગળી, કચુંબરની વનસ્પતિ, સુંગધી પાનવાળી એક વિલાયતી વનસ્પતિ, અને મશરૂમ્સ ઉમેરો અને રાંધવા અને 2 થી 3 મિનિટ માટે અથવા જગાડવો સુધી શાકભાજી ચપળ-ટેન્ડર છે.
  2. વચ્ચે, મોટા બાઉલમાં બ્રેડ ક્યુબ્સ મૂકો
  3. બ્રેડ ક્યુબ્સ પર ડુંગળી મિશ્રણ રેડો, પછી તમામ સીઝનીંગ ઉમેરો અને સારી જીત્યાં
  4. ઇંડા ઉમેરો અને સારી રીતે ભળવું.
  5. તે ભરણમાં ભરણમાં પૂરતી સૂપ રેડવું, એક સમયે લગભગ 1/3 કપ, કાંટો સાથે tossing. ડ્રેસિંગને ભીનું ન બનાવશો, કારણ કે ધીમી કૂકર (અથવા ટર્કીમાં!) માં ભેજ વરાળ નથી.
  1. 5 થી 6-ક્વાર્ટ ધીમી કૂકરમાં થોડું ભરણ-ચમચી. કવર કરો અને 6-8 કલાક માટે ઓછી પર રસોઇ કરો, રાંધવાના સમય દરમિયાન એક કે બે વાર વધુ ચિકનના સ્ટોક સાથે છંટકાવ.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 286
કુલ ચરબી 22 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 12 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 7 ગ્રામ
કોલેસ્ટરોલ 110 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 170 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 8 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 2 જી
પ્રોટીન 14 ગ્રામ
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)