Potential impacts of bioprocessing of sweet potato: Review
Notice bibliographique
Résumé
Sweet potato (Ipomoea batatas L.) is among the major food crops in the world and is cultivated in all tropical and subtropical regions particularly in Asia, Africa, and the Pacific. Asia and Africa regions account for 95% of the world's production. Among the root and tuber crops grown in the world, sweet potato ranks second after cassava. In previous decades, sweet potato represented food and feed security, now it offers income generation possibilities, through bioprocessing products. Bioprocessing of sweet potato offers novel opportunities to commercialize this crop by developing a number of functional foods and beverages such as sour starch, lacto-pickle, lacto-juice, soy sauce, acidophilus milk, sweet potato curd and yogurt, and alcoholic drinks through either solid state or submerged fermentation. Sweet potato tops, especially leaves are preserved as hay or silage. Sweet potato flour and bagassae are used as substrates for production of microbial protein, enzymes, organic acids, monosodium glutamate, chitosan, etc. Additionally, sweet potato is a promising candidate for production of bioethanol. This review deals with the development of various products from sweet potato by application of bioprocessing technology. To the best of our knowledge, there is no review paper on the potential impacts of the sweet potato bioprocessing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».