Effect of Processing Methods on the Physicochemical, Mineral and Carotene Content of Orange Fleshed Sweet Potato (OFSP)
Notice bibliographique
Résumé
The effect of processing methods on the physiochemical, mineral, vitamin C and carotenoid content of orange fleshed sweet potatoes were investigated. The processing methods used were boiling, steaming, roasting, frying and microwaving. The result of the proximate composition showed that the roasted orange fleshed sweet potatoes (OFSP) had the highest ash content ranging from 0.32-0.99%, crude protein 0.96-3.12%, crude fiber 0.50-3.40% and carbohydrate content 13.98-40.10% with a decrease in the moisture content from 83.10% - 49.25%. Fat content of the fried OFSP ranging from 0.96-6.01% was higher than the other samples. Steaming method enhanced the vitamin C content of the OFSP when compared to other processing method, while carotenoid losses were higher after frying 2.59mg/g, than after microwaving 3-91%, roasting 4.73mg/g, boiling 4.60mg/g and steaming 2.68mg/g. Mineral analysis showed that the boiled orange flesh sweet potatoes (OFSP) had zinc, copper and magnesium content higher than the other heat treated samples with 6.21mg/g, 4,164mg/100g and 479.88mg/100g respectively. Sensory analysis results showed that there were no significant (p<0.05) differences in the sensory scores of the orange-fleshed sweet potatoes. The study therefore showed that roasting and frying made available more protein, fat, ash and carbohydrate content, while boiling made available more minerals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».