Optimization and Marketing Analysis of Low-Oxalate Beneng Taro Flour (Xanthosoma undipes K. Koch) in Gluten-Free Noodles
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyze the optimization and marketing analysis of Low Oxalate Taro Bread Flour (Xanthosoma undipes K. Koch) in Gluten Free Noodles.This experimental research was conducted from April to May 2022 at the Laboratory of the Indonesian Center for Agricultural Postharvest Research and Development, Bogor.Making gluten-free Taro beneng noodles was then analyzed for physical and chemical properties as well as sensory analysis.Then continued to the marketing analysis stage of gluten-free taro noodles using a WEB-based GIS approach.The research findings revealed that both Formula A and Formula B of taro beneng noodles met the moisture content requirements for dry noodles according to SNI 8217-2015.Formula A had higher ash and protein content, while Formula B had higher carbohydrate and dietary fiber content.Additionally, Formula A exhibited higher levels of oxalic acid and calcium oxalate compared to Formula B.Moreover, Formula B demonstrated lower cooking loss and shorter cooking time than Formula A. The hedonic test results indicated that both Formula A and Formula B of beneng taro noodles were generally well-liked by the participants.The average ratings for color, aroma, texture, and overall preference fell within the range of "like" to "rather like".The research findings suggest that both Formula A and Formula B of taro beneng noodles were generally well-liked by the participants, with similar ratings for color, aroma, texture, and overall preference.
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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 ».