Comparative Studies on the Physicochemical and Sensory Properties of Watermelon (Citrullus lanatus) and Melon (Citrullus vulgaris) Seed Flours Used in “EGUSI” Soup Preparation
Notice bibliographique
Résumé
A comparative study on the physicochemical and sensory properties of watermelon (Citrullus lanatus) and melon (Citrullus vulgaris) seed flours in food preparation were investigated. A composite flour containing equal parts of watermelon seed flour and melon seed flour were prepared. Egusi soups were prepared from the melon seed flour; watermelon seed flour and a combination of the two flours in equal proportions. Sensory properties of the three soups were evaluated. The results of the investigation showed that the equal proportions of watermelon/melon seed flours had higher crude protein of 27.73% and crude fat of 47.85% than the water melon seed and melon seed flours. There was no significant difference (P>0.05) in water absorption, foam capacity, viscosity and least gelation properties of the melon seed flour compared to the 50:50 flour sample. The sensory properties showed no significant difference (P>0.05) in appearance, taste, thickness and overall acceptability of egusi soup from melon seed flour and 50:50 flour sample. Therefore watermelon seed flour can be used to replace 50% melon seed flour in the preparation of egusi soup
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».