Optimization of Dockounou Manufacturing Process Parameters
Notice bibliographique
Résumé
<p>The present study aimed to determine optimum values of the process factors to obtain a standard method of preparation with best quality of dockounou.</p> <p>Several samples of dockounou were prepared with different proportions (75 to 95%) of senescent plantain, cooking time, fermentation time and temperature of oven. Sensorial characteristics of the samples were investigated. Optimal values (scores) of both boiled and baked dockounou prepared with maize or rice flour were identified through tasters’ evaluation. Hence, the best scores were recorded with 90 and 85% of plantain paste proportion, respectively with maize and rice flours. Concerning cooking time, optimal values were registered at 60 minutes with maize-dockounou, and at 75 minutes with rice-dockounou flour. About fermentation time, the best sensorial characteristics were obtained at 4 hours for rice or maize-dockounou, but at 0 hours for the boiled rice one. Results revealed moreover that 160 °C would be the optimal baking temperature.</p> <p>The optimized maize-dockounou would be better than the rice one on sensorial basis. Optimized maize-dockounou uses a larger quantity of plantain paste than optimized rice dockounou. This optimized dockounou uses shorter fermentation time than the traditional one. In general, the optimized dockounou is better than the traditional. It presents better characteristics and is more appreciated. Thus, optimized-dockounou is a real opportunity to convert rejected senescent plantains into foodstuff to help to feed the populations. That could be a way of food security.</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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».