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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
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 tête enseignante, 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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