Production of Highly Nutritious Enriched Infant Flours from a Traditional Ready-to-Eat Dish: the Plantain Dockounou
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to verify the nutritional potential of three enriched flours that could be used to fight child malnutrition. To do this, it relies on a traditional dish prepared from senescent plantain called dockounou. Indeed, dockounou is a ready-to-eat dish that is popular in Côte d'Ivoire, accessible to get, and beneficial to people of all socioeconomic backgrounds. It is, however, deficient in some macronutrients and difficult to conserve after cooking. The enrichment and conversion of this dish into available and accessible infant flours can allow many women with reduced financial conditions to have simple and effective food for their children from 6 to 59 months. Also, from senescente plantain, three types of dockounou incorporated with maize, soybeans and fish were made according to the optimized method of Kra et al. (2014). After drying in an oven, the dockounou were turned into flours, and their biochemical and functional properties were assessed. The results obtained showed that enriched dockounou flours had fat and protein contents ranging from 9.73 ± 0.11 % to 10.00 ± 00 % and from 11.30 ± 00 % to 14.13 ± 1.29 % respectively. The energy value of these flours varied from 375.06 ± 1.1 Kcal to 375.89 ± 0.51 Kcal. All these values are in line with FAO/WHO standards and are able to meet daily requirements of children under 10 years age. After statistical analyses, it emerged that Ms2 flour was the best maize enriched dockounou flours.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».