Nutrient Composition of Cereals-based Complementary Flour and its Nutritional Adequacy in Infants Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of the quality of complementary flour and its nutritional adequacy in relation to infant’s nutritional requirements was done to four different types of complementary flour (composite cereals with groundnuts, maize, millet and sorghum). The collected samples were analysed for determination of macronutrient, micronutrients and phytate content. The mean protein content in all types of complementary flour was 7.30 ± 2.52 g/100 g. A significant difference in protein content between composite cereals (p ≤ 0.001) and other types of cereals-based foods was observed. Fat and iron content were found to be inadequate in all types of complementary flours. Phytate content ranged from 59.47 - 1176.8 mg/100 g, the highest content was observed in sorghum. On the other hand, the mean iron and zinc content in all types of complementary flour was 5.25 ± 1.35 mg/100 g and 2.99 ± 1.36 mg/100 g respectively. The molar ratios of phytate:iron and phytate:zinc were at a level that would tend to inhibit bioavailability of iron and zinc in 97% and 45% of analysed samples respectively. An association between anaemia and phytate:iron molar ratio (AOR = 4.2, 95%, 1.2 - 6.9) was observed. The quality and adequacy of nutrients in cereal-based complementary flour has shown to be inadequate and likely to be compromised by the presence of phytate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».