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Enregistrement W2993051456 · doi:10.5539/jas.v12n1p209

Development of a Drink Type Infusion From Coffee Pulp (Arabia coffea) Lempira Variety of Honduras

2019· article· en· W2993051456 sur OpenAlexvenueno aff
Jhunior Marcía, Ricardo Antonio Alemán, Leonardo Antonio Chavarría, Ingris Mary Varela Murillo, Noreyda Patricia Alvarado, Ismael Montero-Fernández

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlavorPulp (tooth)Food scienceMathematicsTasteCoffeaGrindingSensory analysisChemistryPulp and paper industryDark chocolateHorticultureMaterials scienceBiologyEngineeringMedicineMetallurgyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aimed to develop an infusion type beverage from Lempira coffee pulp for human consumption. Samples from the Honduran Coffee Institute IHCAFE were used. According to the results obtained from the sensory analysis, it was determined that 70.75% of the evaluators prefer the beverage made with mature grains, given that a balance in taste and acidity is obtained. As for the mass concentration of the packaged content, 60% of the universe of tasters prefer a concentration of 1.6 g of dried pulp per cup. Regarding the type of grinding of the grain, it was determined that 80% of the tasters prefer coarse grinding (701 to 900 µm), describing it as an extremely pleasant product in its flavor and color, with shades of Jamaica, tamarind and nuts. Checking that with this particle size there is a greater release of flavors and maintains a balance in terms of aromas, however in fine particles (350 to 500 µm), their fragrances stand out, but negatively affects their taste and the high sedimentation rate. Therefore, it was concluded that the quality of the infusion drink from coffee pulp is influenced by the type of grinding used for its preparation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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