Physico Chemical Properties and in-vitro Protein Digestibility of Non-Wheat Cookies Prepared From Plantain Flour and Bambara Groundnut Protein Concentrate
Notice bibliographique
Résumé
Plantain flour was prepared from matured-unripe fruits of Agbagba cultivar, protein concentrate was prepared from bambara groundnut seeds using the alkaline extraction method, plantain cookies were produced using different levels of plantain flour substituted with bambara groundnut protein concentrate ranging from 0-25% and using 100% wheat flour as control. Physical characteristics, proximate composition, sensory properties and in-vitro protein digestibility of the cookie samples were determined. Cookies prepared from 15% bambara groundnut protein concentrate and 85% plantain flour compared favourably in physical characteristics (weight, height, diameter and hardness) with the control (100% wheat flour). Addition of bambara groundnut protein concentrate significantly improved the crude protein content (17.8%), ash content (2.8%), crude fibre (9.2%) and energy (434.0 kcal/100g) of the cookies compared to values obtained from 100% wheat flour. Sensory evaluation showed that cookies with 15% bambara groundnut protein concentrate and 85% plantain flour was preferred in terms of colour, flavor and general acceptability with mean scores of 8.1, 8.3 and 7.8, respectively and showed no significant difference (P ? 0.05) with the control with mean scores of 8.6, 8.5 and 8.0, respectively. However, in-vitro protein digestibility of the cookies increased from 2.74% in cookies with 100% plantain flour to 62.81% in samples with 25% bambara groundnut protein concentrate and 75% plantain flour.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».