Notice bibliographique
Résumé
Publisher Summary This chapter describes that olive oil, a food staple in the warmer regions around the Mediterranean Sea, is now becoming popular throughout Europe and in the United States, Canada, and other countries. This is due to its highly characteristic flavor but also to the promotion of the health benefits of Mediterranean dietary patterns. Olive oil contributes complex flavors that are reflected throughout the whole dish and adds body and depth to food. A good quality olive oil blends perfectly with the greens. Traditional vegetable dishes are prepared with seasonal vegetables, pulses, and grains. Although very old, these recipes contain wisely balanced ingredients and meet health criteria as defined by modern science. In addition to salads and cooking, olive oil is also used in marinades, pasta sauces, for preserving fish, cheese, sausage, and vegetables, for the preparation of breakfast toasts (tostada con aceite), as a dip for bread and in sweets, savory dishes, and home bread. The International Olive Oil Council in its Trade Standards (COI/T.15/NC no 325,2003) defined three positive attributes: bitter, fruity, and pungent and 11 negative attributes: fusty, musty, muddy, sediment winey-vinegary, rancid, heated or burnt, hay or woody, greasy, vegetable water, brine, and earthy regarding olive oil.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,523 | 0,346 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».