Effect of Stinging Nettle Leaf Flour Substitution on the Quality Characteristics of Fermented Corn Complementary Foods
Notice bibliographique
Résumé
Proper complementary feeding is required to provide essential nutrients to growing infants. However, most families in developing countries are severely food insecure, leading to constant child malnutrition. This study developed fermented corn complementary foods (pap) supplemented with abundantly available and affordable stinging nettles. Stinging nettle leaf flour was incorporated into pap at 5%, 10%, 15% and 20% and evaluated in relation to nutritional, functional, and sensory properties. Soybeans were used to compare the nutritional and health benefits of nettles in infant nutrition. A gradual incorporation of nettle leaf flour increased (p<0.05) the ash, protein, and dietary fibre content of pap from 0.72%, 3.48% and 2.87% to 9.46%, 18.98% and 4.56% respectively. Likewise, nettle-enriched pap contained higher carotenoids (4.99mg/100g), vitamin C (48.76mg/100g), calcium (176.49mg/100g), phosphorus (35.21mg/100g), potassium (210.54mg/100g), and iron (284.55mg/100g) than soybean-enriched pap: 0.96, 4.40, 50.99, 29.29, 204.78 and 64.02mg/100g respectively. While total phenolic content and antioxidant activity index increased (p<0.05) with increasing addition of nettle leaf flour from 1.23mgGAE/g and 0.15 to 125.45mgGAE/g and 2.01 respectively, the metabolic glycaemic response decreased (p<0.05) from 68.53% to 35.60%. In addition, all functional qualities were within acceptable limits for complementary feeding. Nursing mothers rated the overall acceptability between 7.14 (5% nettle-enriched pap) and 6.23 (20% nettle-enriched pap), and 12 of these 20 mothers accepted to feed their babies with stinging nettle leaf flour. Our findings indicated that stinging nettle leaves are nutritionally important for improving low-cost complementary feeding and thus could contribute to the combat of infant malnutrition in rural communities.
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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 | 0,004 | 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.
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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.
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