Characterization Of Coconut Oil (Cocos Nucifera L.) From Commonly Cultivated Kenyan Varieties Extracted by Different Methods
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to characterize the effects of different extraction methods and varieties on the extraction yields and quality profile of the resultant coconut oil. Three mature coconut varieties (East Africa Tall, Tall Yellow and Dwarf) were collected and subjected to different oil extraction techniques (traditional method, modified traditional method, mechanical expression and soxhlet method). The quality characteristics of the oil were determined using established standard protocols. Soxhlet extraction exhibited the highest oil yield ranging from 45.4% to 58.4% followed by mechanical expression (39.2-50.1%) and the least was traditional extraction method (6.3 to 10.2%) yield depending on variety. The Dwarf variety gave significantly lower yields compared to the other varieties. The quality characteristics were within codex standards except for the high levels of free fatty acid in traditionally (0.42%) and mechanically (0.33%) extracted oil. Lauric acid was the dominant fatty acid at 47.5%-53.5% followed by myristic acid at 15.3-18.5% depending on variety and the method of extraction. The % saturated fatty acid in all varieties was >90%. Unlike in previous studies, arachidic acid was present in all varieties. The study has demonstrated that extraction methods and variety influence the oil yield and quality characteristics of coconut oil.
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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 | 0,001 | 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.
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 ».