Evaluation of Physicochemical, Nutritional and Sensory Quality Characteristics of New Papaya Hybrids Fruits Developed in JKUAT
Notice bibliographique
Résumé
The world is faced with a lot of challenges including lack of sustainable development and inability to feed its growing population leading to malnutrition. The issue of accessing high quality nutritious foods such as fruits has become a major challenge for many African people. Papaya (Carica papaya L.) is among the most popular fruits grown in Kenya and excellent in nutritional content. However, its potential has remained unexploited due to inadequate quality planting materials, high post- harvest losses and prevalence of pests and diseases. Researchers at Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology developed promising papaya hybrids whose physicochemical, nutritional content and sensory characteristics have not been evaluated. Thus, the aim of this study was to determine the physicochemical, nutritional content and sensory quality characteristics of the new papaya hybrids and their control, Sunrise Solo. The physicochemical attributes evaluated included; total soluble solids, total titratable acid, pH and total soluble solid/total titrable acid ratio. While the nutritional content evaluated included (Vitamin C and β-carotene content) and sensory quality characteristics were evaluated. The standard AOAC methods was used to determine nutritional content and an effective analysis with 9- point hedonic scale was used on sensory evaluation. There was significant difference (P< 0.05) in nutritional content of new hybrids papaya fruits and Sunrise solo. The maximum and minimum Vitamin C content of 131.63 mg/100g and 52mg/100g were exhibited by line 6 and 8 respectively. β-carotene content ranged between 1.69 and 3.39 mg/100g as exhibited by line 1 and lines 2 and 8 respectively. The findings of this study revealed that the nutritional content of the new papaya hybrids exceeded the one of Sunrise Solo while their sensory quality characteristics compared favourably to the one of Sunrise Solo. Based on these findings, lines 1, 2,5,6,7 can be recommended for commercialization.
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 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 | 0,000 | 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 ».