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Enregistrement W3046088902 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i3.1299

Caracterización nutricional y funcional de la harina de mashua

2020· article· es· W3046088902 sur OpenAlexvenueno aff
María Verónica González Cabrera, Georgina Ipatia Moreno Andrade, Sandra Lopez

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMathematicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente investigación propone una caracterización de la harina de mashua (Tropaeolum tuberosum) desde el punto de vista nutricional y funcional para establecer la utilidad de su aplicación. Se inició con la obtención de la harina luego de un proceso de selección, limpieza, lavado y troceado, secado, molienda y tamizado se procedió a analizar las muestras tomando en cuenta los métodos establecidos por las Normas Técnicas Ecuatorianas INEN y la AOAC (Official Methods of Analysis of the Association). El análisis proximal realizado a las muestras de harina de mashua reflejan un contenido de humedad promedio de 10,46±0,09%, el aporte de proteína se encuentra en un rango de 12,34±0,08%, mientras que el contenido de cenizas presenta un valor promedio de 4,66±0,10%. En cuanto al contenido de grasa se obtuvo un resultado promedio de 0,81±0,24% y con respecto a la fibra un promedio de 7,07±0,009%. Para carbohidratos el resultado promedio fue de 64,67±0,14%. Del análisis funcional de la harina de mashua se obtiene un valor de pH igual a 5,5±0,02 y un porcentaje de acidez de 1,08 ±0,025%, además la capacidad de retención de agua CRA mostró un porcentaje que varía entre 5,05 y 8,63% para un rango de temperaturas de 50 a 80°C, demostrándose con este resultado que la temperatura incide significativamente en la CRA. Las muestras de harina de mashua analizadas cumplen con los parámetros establecidos y son de calidad físico-química y funcional aceptable.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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