PESQUISA DE CONSUMO DE BATATAS PROCESSADAS E DESENVOLVIMENTO E ANÁLISE SENSORIAL DE BATATA FUNCIONAL PRÉ ASSADA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
O presente estudo teve como objetivo estudo foi aplicar a pesquisa de consumo de batatas processadas e alimentos funcionais, bem como desenvolver e realizar a caracterização físico-química, microbiológica e sensorial de produtos funcionais similares à batata smile. A pesquisa de consumo foi realizada via Google Drive, sendo composta por 1º questões fechadas. Foram elaboradas 3 formulações diferentes, uma com adição de 20% linhaça (BFL), a segunda com 20% de aveia (BFA) e a terceira com 10% de linhaça e 10% de aveia (BFLA). Foram realizadas análises microbiológicas, físico-químicas e sensorial. A pesquisa de consumo e a análise sensorial foram realizadas com 257 e 134 indivíduos, respectivamente. Entre os produtos de batatas processadas e derivados, a batata frita foi apontada como mais consumida (46,7%). Entre os provadores, 69,3% acham a batata um alimento saudável e 74,3% relatam não achar a batata smile saudável. Em relação ao produto desenvolvido, as análises microbiológicas se mantiveram dentro do exigido pela legislação, bem como foi possível observar redução de carboidrato, aumento de lipídios, fibras e proteína. Os resultados da análise sensorial mostraram que houve diferença significativa entre as amostras, a BC foi a formulação mais aceita, obtendo um IA (%) de 90%, comparado a 69% BFA, 64% BFAL e 60% BFL. Portanto, o desenvolvimento de produtos inovadores e saudáveis neste setor tem grande relevância devido ao consumo acentuado de batatas processadas.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle