Mineral Content in Dehydrated Mango Powder
Notice bibliographique
Résumé
The study was carried out to explore mineral content in dehydrated mango powder made from immature green stage fruits. For the purpose, two type of slices from peeled and unpeeled fruits of four commercial grown varieties viz. Desi, Sindhri, Langra and Chaunsa were prepared. These slices were categorized into three groups A, B and C. In group A, slices were kept in controlled conditions in electric cabinet chamber (dehydrator) at 65oC temperature, while in group B, slices were dried by open sun drying method using muslin cloth over the cots at (43 ± 5 oC) and in group C, slices were kept in wooden glass dehydrator at (48 ± 4 oC). The statistical analysis reveals highly significant differences for all main factors including varieties, dehydration methods, type of mango powder and their interactions. Chaunsa had the highest mean calcium (389.54 mg kg-1), potassium (912.07 mg kg-1) and magnesium (90.92 mg kg-1). However, only sodium was observed more in variety Langra (467.59 mg kg-1). On the basis of dehydration methods, mean calcium (407.06 mg kg-1) and magnesium (90.11 mg kg-1) content were observed more in wooden glass drying method as compared to rest of the drying methods. The sodium (511.83 mg kg-1) and potassium (811.35 mg kg-1)content were recorded the highest in open sun drying method. The powder made from fruits without peel was observed more in all mineral content including sodium, calcium, potassium and magnesium.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».