Potential of Indigenous Vegetable-Fortified Food Products for Improved Human Nutrition and Health in West Africa
Notice bibliographique
Résumé
The study developed and tested the acceptability of key innovative value-added products, including vegetable-fortified bread and pastry products (cookies and chinchin), using each of these three indigenous vegetables, namely Telfairia occidentalis Hook. F. (fluted pumpkin), Amaranthus virdis L. (local amaranth), and Solanum macrocarpon L. (eggplant). The bread was fortified with each of the individual dried leafy vegetables at levels of 1%, 3%, and 5%. Ogi was also fortified with the equivalent of the dried Telfaria occidentalis in the wet form at 1%, 3%, and 5%, while pastry was fortified with the only extract obtained from amaranth leafy vegetable at 1%, 3%, and 5%. Results from the MicroVeg project showed that bread fortified with 3% (w/w) dried vegetable leaf powders had higher nutritional properties. Pastry formulations that included 3% dried vegetable leaf powders had slightly lower consumer acceptability in terms of taste and color; however, due to the associated potential health benefits, consumers were willing to buy the vegetable-fortified products as replacements for the regular products. This chapter discusses the full details of the nutrition and value addition aspects of MicroVeg with empirical examples of the interventions and the potential contributions to dietary diversity and enhanced family nutrition.
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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 | 0,001 | 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 ».