Nutritional Formulation and Analysis, and Organoleptic Tests of Functional Chocolate Biscuits “Morisoya” –Supplementation of Moringa Leaves (Moringa oleifera L.) AND Soybeans (Glycine max (L.) Merill)
Notice bibliographique
Résumé
Moringa (Moringa oleifera) and soybeans (Glycine max) are the kinds of crops that have been known widely to the public. They both can potentially be a source of additional nutritional supplements in a variety of processed snacks, such as biscuits. This study aimed to determine the ratio of formulas in making biscuits from moringa leaf extracts and soybean extracts and the nutritional content of biscuits “Morisoya”, and to conduct an organoleptic test with supplementation of moringa leaf extracts and soybean extracts. It employed a completely randomized design (CRD), consisting of nine treatments and two replications. The variables observed included: (a) protein content of chocolate biscuits “Morisoya”, (b) carbohydrate content of chocolate biscuits “Morisoya”, (c) fat content of chocolate biscuits “Morisoya”, and (d) organoleptic/hedonic test on biscuits “Morisoya”. The results show that the highest protein content is found in the treatment P8 (32.50%), but it is not significantly different from that found in treatments P9 (31.68%) and P7 (29.67%), followed by the treatment P6 (28.61%), which are not significantly different from that in the treatment P5 (26.46%). The highest carbohydrate content is found in the treatment P1 (62.70%) while the highest fat content is found in the treatment P9 (28.92%). The highest result for the organoleptic/hedonic test (on a scale of 0 to 5) is generated by the treatment P6 (3.28), with the highest percentage of 13% compared to the control treatment and other treatments. Based on results of the analysis on protein, carbohydrate, and fat contents as well as results of the organoleptic test, it is apparent that the treatment P6 constitutes the formula for biscuits “Morisoya” which was then selected to be developed in further research as functional biscuits.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».