MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1554842887 · doi:10.35792/zot.32.5.2013.986

SIFAT FISIKO-KIMIA DAN MUTU ORGANOLEPTIK BAKSO BROILER DENGAN MENGGUNAKAN TEPUNG UBI JALAR (Ipomoea batatas L)

2017· article· id· W1554842887 sur OpenAlexaff
Siska . Montolalu, Nova Lontaan, Syaloom . Sakul, Arie Dp. Mirah

Notice bibliographique

RevueZOOTEC · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood and Agricultural Sciences
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek berbagai prosentase tepung ubi jalar terhadap sifat fisiko-kimia dan mutu organoleptik bakso broiler. Variabel yang diamati adalah sifat fisik dan Sifat Organoleptik bakso. Data untuk semua peubah dianalisis menurut prosedur analisis ragam (ANOVA) dari Rancangan Acak Lengkap dan untuk mengetahui perlakuan mana yang berbeda nyata secara statistik dilakukan pengujian dengan Uji Wilayah Berganda Duncan. Untuk uji organoleptik digunakan metode Scoring Deffrent test dengan jumlah panelis 35 orang. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penambahan presentase tepung ubi jalar hingga 20% berpengaruh sangat nyata (P<0.01) terhadap Daya Mengikat Air dan Kadar Air. Tapi tidak berpengaruh nyata (P>0.05) terhadap pH. Hasil Organoleptik menunjukkan bahwa perlakuan memberikan pengaruh yang sangat nyata (P<0.01) terhadap tekstur, kekenyalan, dan citarasa. Tapi tidak berpengaruh nyata (P>0.05) terhadap aroma. Berdasarkan hasil penelitian dan analisa data dapat disimpulkan bahwa penambahan tepung ubi jalar sebagai filler hingga prosentase 20% menghasilkan bakso broiler dengan sifat fisiko-kimia yang baik dan secara organoleptik dapat diterima oleh konsumen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZOOTECMême sujetFood and Agricultural SciencesTravaux en français237 207