CHIA SEEDS: A PROMISING SUPPLEMENTATION TO CURB MALNUTRITION IN PAKISTAN
Notice bibliographique
Résumé
Now-a-days, chia seeds; the sleeping beauty of Mexico, have become center of focus among scientist, food technologist and nutritionist owing to its nutritional composition in mitigating challenges to malnutrition. Globally, malnutrition; expressed in terms of stunning, wasting and obesity, has reached at a prevalence level of 21.9%, 7.3% and 5.9% respectively. Pakistan, the 7th most populous country, has also been severely affected by malnutrition indicating stunning, wasting, over-weight and under-weight around 37.6%, 7.1%, 2.5% and 23.1% respectively. the chemical composition of chia seeds indicates 30-40% oil mostly PUFA, 26-41% carbohydrates, 16-20% protein mostly prolamins, glutelins, globulins and albumins and 23-41% fiber totally equivalent to RDA for adults. Besides these basic nutrients chia seeds are rich source of B-vitamins and minerals particularly Ca, P and K even more than milk. The antioxidant profile which indicates the presence of polyphenols particularly gallic, caffeic, chlorogenic, ferulic, and rosmarinic acids potential has also been proved it to be significant against degenerative diseases such as arthritis, diabetes, cancer, and cardiovascular diseases. These statistical figures together with nutritional profile have led the development of food products with improved nutritional profile without compromising consumer requirements. Many researches have been conducted over the use of chia seeds in development of food products belonging to baking, dairy, extrusion, meat and nutraceuticals and found chia incorporation successful. Whilst the novelty of chia seeds has been acknowledged by EU legislation, the safety limits have also been laid out since the excess of every thing is bad. According to EU legislation, chia seeds can be consumed raw not more than 15g/day while it can have incorporated in processed foods not more than 10%.
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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 | 0,001 |
| 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 ».