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Enregistrement W1971495603 · doi:10.2202/1556-3758.1110

An Investigation of the Stability of Double Fortified Salt during Storage and Distribution in Nigeria

2007· article· en· W1971495603 sur OpenAlexaff
Toks Oshinowo, Levente L. Diósady, Rizwan Yusufali, Annie S. Wesley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Technology
Établissements canadiensNutrition InternationalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIodineFerrousSalt (chemistry)PolyethyleneChemistryIodised saltHumidityFerricInorganic chemistryIodine deficiencyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Double fortified salt prepared with various formulations of iodine and microencapsulated iron has been investigated for stability in a five-month period, under actual field conditions of storage and distribution, in the south coastal and north highland regions of Nigeria. A control of iodated salt and fifteen 500g sample packets of double fortified salt, prepared in duplicate, were sealed in polyethylene bags. These samples, and a datalogger for monitoring temperature and humidity, were packaged into a typical bundle which was overwrapped with polyethylene film and inserted into the distribution network starting from a salt manufacturer's facility to the consumer. Iodine retention values of up to 79% were obtained when iodated salt was used and 64% when potassium iodide premix was used. Less than 20% of the ferrous iron was oxidized to ferric iron, and about 25% of the iron in formulations with sodium ferric EDTA (NaFeEDTA) reduced to ferrous iron. Double fortified salt with ferrous fumarate was generally more stable than those prepared with the other iron premixes. The polyethylene film overwrap of salt packs in the bundles provided a significant protection from ambient humidity. Iodine and the ferrous iron were protected in salt, double fortified with iodine and microencapsulated iron, during distribution and retail in typical tropical conditions in Nigeria's coastal and northern highlands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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