Effect of Boiling and Wet Frying on Nutritional and Antinutrients Content of Traditional Vegetables Commonly Consumed in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to evaluate the effects of boiling and wet frying on nutritional and antinutrients content of Amaranth hybridus, Moringa oleifera, Bidens pilosa (black jack), Corchorus olitorius (Jute mallow) and Ipomea batatas (sweet potato) leaves. The edible portions of the vegetables were either boiled or wet fried for ten minutes then dried alongside the raw vegetables under the shade. Crude fats, minerals, vitamins and antinutrients were determined in the dried materials. Wet frying increased the oil content of the vegetables by a range of 15.49% to 28.40 % and was hence associated with lower % ash and mineral contents. Wet frying significantly reduced (P≤0.05) beta-carotene in all the vegetables except in jute mallow. Boiling had no significant effect on beta-carotene in most of the vegetables. Boiling significantly reduced (P≤0.05) ascorbic acid in all the vegetables while wet frying preserved ascorbic acid in all the vegetables. Both boiling and wet frying significantly reduced (P≤0.05) oxalates in all the vegetables except in black jack. Both boiling and wet frying significantly (P≤0.05) reduced the concentration of phytates in most of the vegetables. However, boiling was more effective in reducing the amount of phytates. Boiling reduced higher concentrations of tannins in all the vegetables as compared to wet frying. Boiling was associated with better retention of minerals and beta-carotene, and greater reduction of antinutrients in most of the vegetables. Wet frying was more advantageous in retaining vitamin C. The different species showed differences in retention of various minerals and vitamins.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».