Evaluation of the Quality of Composite Maize-Wheat Chinchin Enriched with Rhynchophorous phoenicis
Notice bibliographique
Résumé
<p>The purpose of this research was to develop and evaluate a snack product (chin-chin) from composite maize-wheat flour blends enriched with edible palm weevil (<em>Rhyhnchophorus phoenicis</em>) paste. The maize-wheat chin-chin enriched with <em>R. phoenicis </em>were subjected to acceptability test using twenty member semi-trained panelist. The moisture, fat, protein and carbohydrate compositions of the snack samples had significant differences in their values. Sample 5M5R90W (containing 5% maize flour and <em>Rhyhnchophorus phoenicis </em>paste and 90% wheat flour) had the highest protein value of 19.05% while the least value 9.39% was obtained by sample 100M0R0W (100% maize flour alone). Sample 100M0R0W containing 100% maize flour also had the highest carbohydrate value of 75.24%. There was no significant difference in the ash and crude fiber contents of the chin-chin samples enriched with edible palm weevil paste. There were significant differences (P ≤ 0.05) in the functional properties of maize-wheat composite flour blends. Their wettability values ranged from 46.67 – 200 while the swelling index, bulk density and oil absorption capacity showed no significant difference in their values. The result of the mineral analysis showed phosphorus, magnesium and sodium had significant differences in their values in the range of 317.55 – 376.75mg/100g; 5.60 -13.60mg/100g;59.0 – 70.3mg/100g, respectively. There were no significant differences in the sensory attributes of the chin-chin samples. The result showed that an acceptable chin-chin product can be processed with the inclusion of the larva of edible palm weevil with maize-wheat composite flour to enhance the nutritional quality of the product.</p>
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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 | 0,001 | 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 ».