Impact of Heat on the Different Stages of the Production of Local Beer “Tchoukoutou” Made from Sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Tchoukoutou is a local alcoholic drink made from sorghum. The optimization and good quality of this drink depend on certain factors such as temperature that were the subject of our work. To carry out this study, we have set ourselves the general objective of structuring the production of Tchoukoutou. Specifically, the study aims to systematize the cooking of the wort, to verify the properties of the beer through tests and to produce a quality drink. An investigation was made on the influence of temperature on sorghum germination and wort cooking. The study of the effect of temperature on the germination of sorghum was carried out. It concerned four different temperature levels which are: 23 ° C, 26 ° C, 30 ° C and 35 ° C. A study of the influence of temperature on brewing was done with different varieties of sorghum and also at different temperature ranges: 78 ° C, 83 ° C, 89 ° C, and 92 ° C. The results showed that the ideal germination temperature is 30 ° C and for brewing it is 78 ° C. The soaking time during germination, for a good germination rate, is between 16h and 26h. In conclusion, the temperature factor is a parameter that should not be overlooked when making Tchoukoutou. Our study thus made will serve as a basis for subsequent studies in the same direction to achieve a standardized industrial production of Tchoukoutou.
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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) | 0,002 | 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 ».