How to enhance the acceptability of insects food—A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract About 1 billion people worldwide suffer from hunger, so exploring new food sources is very tempting for achieving zero hunger in the world. Edible insects (EIs) may be one of the ways to solve human protein deficiency. Currently, more than 200 species of EIs are consumed by over 2.5 billion people, especially in tropical regions, as part of their regular diets. However, there is still a large rejection in various parts of the world. In this review, we systematically summarize the factors behind the rejection of EIs as well as ways to improve the acceptability of EIs as alternative protein, essential vitamins, and mineral sources. The main goal of this research is to spread the knowledge of the benefits of eating EIs, consumer perception of insects, and enhance its acceptability as an alternative food. Sensory attributes, health‐related concerns, and sustainability issues are identified as the key factors affecting consumer acceptability of EIs. Conventional processing methods, such as blanching, drying, roasting, and fermentation, have been used in treating EIs to improve the quality and safety of EIs. Nine strategies were proposed to enhance the acceptability of insects as food, such as promoting food safety, encouraging product development, addressing cultural norms, enhancing the culinary experience, collaborating with restaurants, and increasing public awareness through education. The information in this work will shed more light on the consumption of EIs and pave the way for more research in this area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».