Determination of Optimal Roasting Conditions for the Production of Gabou
Notice bibliographique
Résumé
Gabou is a traditional onion-based spice commonly used in Niger. It is prepared in a handcrafted way by roasting of dried onion. This study was conducted to determine the optimal roasting conditions. The traditional processes of Gabou manufacturing were identified through a survey and studied. Gabou were produced at different roasting temperatures and times in presence of the oil quantities in the laboratory. Then sensory analyses were conducted to select the Gabou of best sensory characteristics. The chemical composition of the selected Gabou and their raw materials was determined. The result of the investigation showed that flower stems, green leaves and onion bulbs were used in the production of Gabou. The optimal roasting conditions were obtained at 120°C for 8 min for bulbs Gabou, 120°C for 5 min for green leaves Gabou and 130°C for 11 min for flower stems Gabou in the presence of 1 ml, 2 ml and 0 ml palm oil per 30 g, respectively. Roasting conditions that led to the production of Gabou of good sensory characteristics did not have a significant negative influence (p<0.05) on proximate and mineral composition. On the contrary, they have significantly reduced the moisture content which contributes to the reduction of Gabou shelf life.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».