Utilization and Influence of Condiments Prepared From Fermented Legumes on Quality Profile of Meat
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study was conducted to investigate the utilization and influence of condiments prepared from four fermented legumes; African locust-bean (<em>Parkia</em> <em>biglobosa</em>), melon seeds (<em>Citrullus vulgaris</em>), soybean (<em>Glycine max</em>) and cotton seeds (<em>Malvaceae gossypium</em>). They were processed, dried, milled and 25% solution of each condiment was made using purified water. 200 g fresh beef from the thigh cut of White Fulani bull (<em>Bos indicus</em>) was purchased, divided into 4 parts of 50 g and 20 ml of condiments solution was injected into each beef with a syringe and needle each condiment and 50 g beef constituted a treatment thus; TO = control (No condiment), TI = Beef steak + locust bean condiment, T2 = Beef + melon seeds condiment, T3 = Beef + soybean condiment, T4 = Beef + cotton seeds condiment. The injected beef steaks were wrapped in foil paper and broiled in oven at 170 ºC for 20 mins. Data were collected on physicochemical, microbiological and sensory properties of processed beef and were subjected to analysis of variance (ANOVA) at p = 0.05 in a completely randomized design experiment. The results showed that cooking loss and shear force were lower in TI, while water holding capacity (WHC) and yield were higher. Protein and ash were high in TI followed by T3 while fat and fibre were significantly lower. Aerobic and anaerobic bacteria were significantly the same across the treatments while coliform and fungal counts were lower except in T2 and T4. Treatment1 was adjudged higher in all the eating qualities except colour and was well accepted. It is therefore, recommended that locust bean condiment be used in processing meat followed by soybean condiment. However, further investigation should be carried out on varied levels of locust bean condiment to determine the level that will give better colour which can improve the meat product acceptability and consumption.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».