Effects of Traditional Processing Techniques on the Nutritional and Microbiological Quality of Four Edible Insect Species Used for Food and Feed in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
Edible insects are increasingly being considered as food and feed ingredients because of their rich nutrient content. Already, edible insect farming has taken-off in Africa, but quality and safety concerns call for simple, actionable hazard control mechanisms. We examined the effects of traditional processing techniques—boiling, toasting, solar-drying, oven-drying, boiling + oven-drying, boiling + solar-drying, toasting + oven-drying, toasting + solar-drying—on the proximate composition and microbiological quality of adult Acheta domesticus and Ruspolia differens, the prepupae of Hermetia illucens and 5th instar larvae of Spodoptera littoralis. Boiling, toasting, and drying decreased the dry matter crude fat by 0.8–51% in the order: toasting > boiling > oven-drying > solar-drying, whereas the protein contents increased by 1.2–22% following the same order. Boiling and toasting decreased aerobic mesophilic bacterial populations, lowered Staphylococcus aureus, and eliminated the yeasts and moulds, Lac+ enteric bacteria, and Salmonella. Oven-drying alone marginally lowered bacterial populations as well as yeast and moulds, whereas solar-drying alone had no effect on these parameters. Oven-drying of the boiled or toasted products increased the aerobic mesophilic bacteria counts but the products remained negative on Lac+ enteric bacteria and Salmonella. Traditional processing improves microbial safety but alters the nutritional value. Species- and treatment-specific patterns exist.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».