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Enregistrement W2734979819 · doi:10.6000/1927-5951.2017.07.03.7

Food Extrusion Technology: Initiatives to Address Food and Nutrition Insecurity in South Africa

2017· article· en· W2734979819 sur OpenAlexvenueno aff
Evanie Devi Deenanath, Abdulkadir

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Higher Education and TrainingVaal University of TechnologyNational Research Foundation
Mots-clésExtrusionLivelihoodProduct (mathematics)Food processingBusinessSorghumBiotechnologyExtrusion cookingAgricultureEngineeringAgricultural scienceEnvironmental scienceFood scienceGeographyAgronomyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of extrusion can be regarded as beneficial due to its short production time and wide variety of foods produced by this method. South Africa as a developing country has been involved in food extrusion since the 1980’s and this technology is gaining momentum in academic research areas. A number of research efforts related to extrusion in South Africa have shown the consumption of extruded dry beans can reduce plasminogen activator inhibitor levels in hyperlipidaemic men; the production of sorghum-cowpea extruded instant porridge resulted in a nutritional acceptable product and can be used to supplement the diet of young children to assist with protein deficiencies. Furthermore, research has proven extruder parameters play a role in the outcome of the product and can influence product properties. Based on these research initiatives, Vaal University of Technology/Centre of Sustainable Livelihoods (VUT/CSL) has acquired an Extrusion Pilot Plant to implement interdisciplinary research of nutrition and engineering science. The research will look at process optimisation studies to obtain maximum product output and evaluating nutritional compositions of the products under various conditions. It is hoped the future research efforts at VUT/CSL will address food and nutrition insecurity and showcase the pilot plant as a testing facility and potential advancement to commercialisation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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