Effects of Processing Methods on Nutrient Retention of Processed Okro (Abelmoschus Esculentus) Fruit
Notice bibliographique
Résumé
Non-leafy vegetables are highly perishable products and require good processing treatment to prevent post harvest losses. The common traditional method of their preservation is sun-drying or blanching followed by sun-drying. Okro fruit is generally preserved through sun-drying in Nigeria with little documentation on its nutrient retention. This study was therefore carried out to determine effects of processing methods on micronutrient retention of processed okro. Okro fruit was purchased from Bodija market, Ibadan and divided into three portions treated as raw, sun-dried, and blanched/sun-dried samples. Market sun-dried sample was purchased from the market for comparison. The four samples were analysed for proximate, mineral and vitamin composition using standard methods of AOAC, atomic absorption spectrophotometric and spectrophotometric methods. Edible portion of 100g of fresh sample contained 84.5g moisture, 2.9g crude protein, 0.2g lipid, 2.1g ash, 8.3g carbohydrate, 46.47mg sodium, 102.27mg potassium, 86.37mg calcium, 64.80mg phosphorus, 11.40mg magnesium, 1.63mg iron, 3.70mg zinc, and yielded 41.13kcal of energy. Market sun-dried sample had the highest value of ash and carbohydrate while blanched sun-dried sample had highest gross energy (p<0.05). Fresh okro sample had the highest ascorbic acid (33.02mg) and lowest β-carotene (196.57µg) values (p<0.05). The calcium, phosphorus, magnesium, copper and manganese content of sun-dried sample was significantly higher than other samples (p<0.05) while market sample was significantly higher in sodium, potassium, iron and zinc value compared with fresh, blanched sun-dried and sun-dried samples (p<0.05). Sun-drying seemed to be the better method of okro preservation to retain most micronutrients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».