Processing of fish products in Zambia for sustainable food systems and nutritious food for the first 1,000 days of life
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Fish is a highly perishable food, and in the absence of cold chain technologies, is often preserved using traditional technologies in rural fishing communities of Zambia. High fish losses contribute to food insecurity, malnutrition, and unsustainable food systems in Zambia. The objective of this research was to analyze the nutrient profiles of indigenous fish species and fish products processed using both traditional methods and modern techniques aimed at enhancing food quality, minimizing fish loss and waste, and increasing efficiency. The ultimate goal is to contribute to more environmentally and economically sustainable fish supply chains. We analyzed the proximate, vitamin, mineral and fatty acid composition of ten fish products from inland capture fisheries. Methods: Samples of ten fish products from inland capture fisheries in Zambia were collected and analyzed for their nutrient content. The potential contribution of each species to recommended nutrient intakes (RNIs) for pregnant and lactating women (PLW) and infants was calculated. Results: Iron content of fish products ranged from 0.31 to 2.49 mg/100 g, zinc from 0.2 to 1.13 mg/100 g, and calcium from 151.15 to 636.28 mg/100 g. Docosahexaenoic acid (DHA) was high in smoked fish and smoked fish powder processed using improved smoking kilns, which contributed 15-20% of daily DHA requirements for PLW and infants, based on a 25g or 10g serving (respectively). The ten products analyzed contributed 6-33% of daily requirements of DHA for both PLW and infants. Improved techniques for smoking fish resulted in greater content of Vitamins A and E, compared to traditional methods. Conclusion: This article provides evidence of the nutrient content of various fish products processed using traditional and improved technologies which are important for sustaining fish consumption and contributing to food security and nutrition in Zambia in the first 1,000 days of life.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».