Afectación térmica de la miel de abeja en una metodología alternativa, monitoreando hidroximetilfurfural, número de diastasa y vitamina C
Notice bibliographique
Résumé
La investigación tuvo como objetivo realizar un estudio de afectación térmica de la miel de abeja mediante una metodología alternativa, monitoreando la degradación de vitamina C, hidroximetilfurfural (HMF) y número de diastasa (ND). El estudio se realizó con miel genuina de un apicultor de ASOPROACH (Asociación de Producción Apícola de Chimborazo). Se diseñó una metodología experimental de tratamiento térmico para 300 mL de miel a cuatro temperaturas y tres tiempos cada una: 30, 60, 80 y 90 °C a 15, 30 y 60 minutos. Luego de cada tratamiento térmico se analizó la concentración de HMF, ND, Vit C. (Ruiz, Danesa 2018). Los resultados del análisis mostraron que el mejor tratamiento corresponde a una temperatura de 30 °C por 15 minutos. Para el análisis de la concentración de vitamina C se usó cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), se repitió el mejor tratamiento térmico por seis veces, observándose que la vitamina C y todos los parámetros físico-químicos establecidos en la norma NTE INEN 1572 se mantenían en una concentración estable. Los resultados experimentales fueron corroborados con un análisis de varianza (SPSS v21). Se socializó a los apicultores de ASOPROACH la parte experimental de los tratamientos térmicos y sobre la propuesta alternativa artesanal. (Ruiz, Danesa 2018). El incremento de la temperatura y el tiempo de duración afecta los parámetros. La metodología diseñada con un cumplimiento estricto puede ser utilizada discrecionalmente en casos especiales.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».