Dehulled small millets: The promising nutricereals for improving the nutrition of children
Notice bibliographique
Résumé
Good nutrition during a child's early years lays a strong foundation of health for the rest of its life. Yet in India, there is widespread prevalence of undernourishment among children below 5 years of age. Within the Indian context, small millets have great potential as a healthy food to address this challenge by the virtue of their nutritional qualities. However, there are many problems with the current processing technology for small millets, whereas the use of value-added products was minimal. To address this, an assessment of existing small millet processing machinery was undertaken, and a double chamber centrifugal dehuller was developed, which had higher recovery of dehulled unpolished millets and met requirements at the village and enterprise levels. To demonstrate the health benefits of consuming value-added small millets, a study of supplementation of multi-millet health mix on the nutritional status of primary schoolchildren was conducted in Thondamuthur Block of Coimbatore District, India. Multi-millet health mix was formulated from kodo millet, little millet, foxtail millet, finger millet, and wheat with the inclusion of pulses. It contained 65.45-g carbohydrate, 11.46-g protein, 4.94-g fat, 4.94-g fibre, 4.07-mg iron, 112-mg calcium, 268.52-mg phosphorus, and 349 calories of energy per 100 g. The study indicated that there was a significant increase in height, weight, and haemoglobin level of the schoolchildren who regularly consumed the formulated multi-millet health mix. The improved huller and value-added food product developed can be feasible options for improving nutrition security and livelihoods through increased use of small millets.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».