TECHNOLOGY FOR THE PRODUCTION OF SAUSAGE PRODUCT WITH A PLANT EXTRACT FROM FERMENTED ST. JOHN'S WORT
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the technology for producing a sausage product using an aqueous plant extract of fermented St. John's wort. Extracts of medicinal plants, when added to food products, can have a number of useful properties on finished products, such as antioxidant, functional, flavoring, and act as a natural dye. Today, this is a new trend in the production of meat products. The composition of the sausage included the following components: first-grade beef, chicken fillet, skimmed milk, chicken eggs, beetroot powder, and an extract of fermented St. John's wort. Fermented St. John's wort has significant advantages over unfermented – its beneficial properties are enhanced. Several extract formulations were prepared, showing that the ratio of water to St. John's wort of 80:20 yielded higher values of vitamin B6 and flavonoid content. These indicators justify its use as an antioxidant component. The functional properties of the sausage product are given by beetroot powder, which is a source of dietary fiber, minerals, vitamins, and is also a natural dye. Standard research methods were used to analyze the chemical composition, and statistical data processing was carried out using Excel. The production technology of the experimental cooked sausage followed a traditional technological scheme. The final product was analyzed for chemical composition and physicochemical properties. The results of the study showed that the prototype had preferential values of indicators compared to the control and longer shelf life - 40 days.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».