Effect of Drying Methods on Physicochemical Properties of Hot Pepper
Notice bibliographique
Résumé
Improper drying of hot pepper after harvest is a prominent cause of post-harvest losses.In Ethiopia, hot pepper is mostly dried using the sun drying method before being processed into a powder.However, it's physicochemical qualities and application of other drying techniques were not well studied.Therefore, this study was aimed to evaluate the physicochemical properties of two hot pepper varieties dried under sun and oven drying methods.The experiment was arranged using factorial design and conducted by drying two hot pepper varieties under sun at a maximum temperature of 28.5 C for 96 hours and oven drying at a temperature of 80 C for 7 hours.The determined physicochemical properties were moisture content, pH, total soluble solids (TSS), oleoresin content, total carotenoids, browning index, extractable and surface color.The result showed that the highest moisture content (11.33%) was recorded for sun dried Marako fana hot pepper whereas the lowest moisture content (3.17%) was noted for Gababa hot-pepper dried under oven drying method.The highest pH (5.92), bulk density (0.52 g/cm 3 ), extractable color (228.62) and surface color (22.94) were noted for sun-dried Marako fana.In addition, the highest total soluble solids (3.83 o Brix) and yellowness (29.02) were recorded for oven dried Marako fana hot pepper.However, the highest oleoresin (9.94%) and redness (a* value) (20.79) were noted for oven dried Gababa hot pepper.The present finding also revealed that Statistically, non-significant (p0.05)differences were observed for luminosity (L* value) and carotenoids of dried hot pepper under sun and oven drying methods.Some physicochemical properties of hot pepper powder were improved by sun and oven drying methods, and further study is needed to optimize these drying methods for the production of hot pepper powder.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».