50 Super alimentos portugueses (+ 10!): ganhe saúde consumindo o que é nosso
Notice bibliographique
Résumé
Quantas vezes deixamos de comer uma laranja a noite porque >? E quantas vezes nao comemos ovos ou camarao por causa do colesterol? Em 50 Super Alimentos Portugueses os nutricionistas Pedro Carvalho e Vitor Hugo Teixeira elegem alimentos produzidos no nosso pais e aproveitam para contar a sua historia e apelar ao seu consumo, mas tambem para desfazer mitos e facultar informacao relevante. Ao ler este livro percebemos que as ameijoas a Bulhao Pato sao um verdadeiro shot de ferro e de vitamina B12, que a castanha e um tesouro nutricional, e que a famosa >, da qual fazem parte os tremocos, os amendoins e a cerveja, pode ter beneficios para a saude. Alem das certezas confirmadas sobre os beneficios de alimentos como a sardinha, o salmao, a couve galega ou os broculos, em 50 Super Alimentos Portugueses somos tambem surpreendidos com algumas preciosidades nutricionais que desconhecemos: o poder antioxidante dos oregaos, o calcio existente nas espinhas das sardinhas, entre muitas outras surpresas. Escrito de forma simples, directa e bem-disposta, este livro apresenta um B.I. nutricional e uma receita para cada um dos 50 alimentos eleitos. E acrescenta mais 10: cinco alimentos que, nao sendo nossos, estao de tal forma enraizados na gastronomia lusa que sao uma especie de filhos adoptivos, e outros, os healthy guilty pleasures, que em pequenas doses fazem bem ao corpo e a alma. (Fonte: badana da capa do livro)
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».