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Enregistrement W2098137201 · doi:10.5539/ach.v7n1p175

Traditional Curry Pastes During Sukhothai to Ratthanakosin: The Subjective Experience of the Past and Present

2014· article· en· W2098137201 sur OpenAlexvenueno aff
Taddara Kanchanakunjara, Songkoon Chantachon, Marisa Koseyayothin, Tiwatt Kuljanabhagavad

Notice bibliographique

RevueAsian Culture and History · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahasarakham University
Mots-clésCurryFood scienceAdvertisingArtBusinessChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there are numerous studies about the traditional curry pastes and Thai food uses claims about the historical development can be divided into nine eras. The research has explored traditional curry pastes’ perceptions of such features and how these might relate to religion and a royal court. Perceptions of curry pastes are influenced by individual and societal factors, local raw materials, and raw materials along the trade routes. Thai food has been influenced by Indian curry and Chinese stir frying techniques. In fact, traditional curry pastes and Thai food has its own culinary style. The traditional curry paste in Sukhothai to Ratthanakosin is heavily influenced continued by religion and a royal court. Traditional curry paste usually contains fresh light flavors of lemongrass and kaffir lime skin and the soothing effect of coconut cream and coconut milk. The spice ingredients are used in curry paste may differ from home to home or region to region. The delicious spicy and hot Thai foods with a traditional blend of aromatic flavors are popular in the world. Usually Thai people eat three times a day includes meat, salads, soup, noodles, curry, and rice. All the recipes are in the collection of original Thai dishes such as a popular curry and also other curries traditionally processed Thai curry paste products named massaman curry called gaeng massaman and well known of hot and sour soup called tom yum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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