Biochemical Relevance of Sorghum and Millet Produced In the Kasena-Nankana Districts of Ghana, And Some of Their By-Products to Food, Nutrition, Health and Wealth of the People
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in two farming seasons between 2008 and 2010. Two varieties each of millet and sorghum from the Kasena-Nankana districts of the Upper East Region of Ghana were compared. Methods used were personal interviews, proximate and micronutrient analyses, and assessment of “waste products”. Results show that Pearl millet:finger millet:red sorghum:white sorghum are used respectively to make 5: 8:5:5 diets. For the first season, the highest average contents were: Crude protein(12.2%), and fibre(5.4%) in the white sorghum; carbohydrates(83.1%) in the proso millet, fat(4.2%) and ash(1.6%) in the pearl millet and moisture range from 0.3-2.1%. Also the red sorghum had the highest average of Na(548.5 mg/kg), Fe(68.8 mg/kg), and Mg(509.3 mg/kg); K(668.0 mg/kg) was highest in both red sorghum and pearl millet; Mn(16.5 mg/kg) in the pearl millet, and Ca(29.3 mg/kg) in the proso millet. In the second season, the highest average amount of crude protein(14.4%), fat(2.9%), ash(2.1%) and fibre(3.5%) were in the white sorghum, and carbohydrates(76.2%) in the red sorghum. The working moisture ranged from 8.2-17.7%. The highest average Na, Fe, and Mg were respectively 509.0 mg/kg, 70.5 mg/kg, 540.2 mg/kg all in the red sorghum. K(690.0 mg/kg) and Mn(12.8 mg/kg) were in the pearl millet, while Ca(32.0 mg/kg) was in the proso millet. The aqueous extract of the stalk ashes of pearl millet were used to flavour and de-ferment soups; stalks of sorghum served as cooking fuel, and for making baskets and sleeping mats, and the husk as cattle feed. Dusa and pito mash are food by-products from the grains used in feeding poultry and non-ruminants. Dusa had highest crude protein(21.48%) and carbohydrates(51.48%) and pito mash had 9.30% fat, fibre(11.38%) and ash(5.97%).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».