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Enregistrement W2785893638 · doi:10.5539/jfr.v7n2p68

Effect of Drying on Quality and Sensory Attributes of Lemongrass (Cymbopogon citratus) Tea

2018· article· en· W2785893638 sur OpenAlexvenueno aff
Phumudzo Mabai, Adewale Olusegun OMOLOLA, Afam I. O. Jideani

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCymbopogon citratusAromaSignificant differenceFood scienceMathematicsBitter tasteChemistryTasteSensory analysisHorticultureEssential oilBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the effect of drying on quality and sensory attributes of lemon grass (Cymbopogon citratus) tea. Lemongrass (C. citratus) leaves were dried using four different drying methods: sun, solar, oven (40, 50, and 60°C), and microwave (50 W). Teas made from the grass were analyzed for colour, pH and sensory attribute. Data obtained were statistically analyzed using SPSS Version 23 one way analysis of variance and means were compared using Duncan multiple comparison test (p ˂ 0.05). Results obtained indicate that after drying the moisture content were significantly reduced. Ash content results showed no significant difference amongst lemongrass samples dried under difference drying methods. However, there was a significant difference (p < 0.05) in the pH of tea made from the lemongrass dried under different drying methods. Results indicate that drying temperature and time are the main factors affecting the colour of dried lemongrass leaves for tea. There was a significant difference (p < 0.05) in the colour profile of the dried leaves. Sensory evaluation results showed that the colour, aroma, taste, and overall acceptability scores of tea from lemongrass dried with oven at 40°C was highest. The study revealed that oven drying at 40°C for 15 hours was found to be most suitable for drying of lemongrass leaves for tea production in order to retain appreciable sensory attributes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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