RED LENTILS BALLS (Red Lentils Balls as A Healthy Food with High Protein and Rich in Fiber)
Notice bibliographique
Résumé
Red lentils balls are meatballs that come from vegetarian. This red lentils balls still new in Indonesia. Because the author found fact, Indonesia people never know what is red lentils. Red lentils balls cook quickly and don’t need washed too long in the water. Also, red lentils balls have many nutrition such as vitamin B, fiber, and high in protein. The citizen need know about red lentils balls history. Red lentils are an edible pulse. It is a bushy annual plant of the legume family, known for its lens-shape seeds. It is about 40 cm (16 in) tall, and the seeds grow in pods, usually with two seeds in each. In South Asian cuisine, split lentils (often with their hulls removed) are known as dal. Usually eaten with rice and bread, the lentil is a dietary staple throughout regions of India, Sri Lanka, Pakistan, Bangladesh, and Nepal. As a food crop, the majority of world production comes from Canada, India, and Australia. Red lentils are known to be rich in protein, so it is ranked third in protein content by weight of all types of nuts, after soybeans and hemp. The proteins contained include the essential amino acids of isoleucine and lysine. Lentils are a cheap source of protein, Lentils do not contain two essential amino acids, namely methionine and cysteine. Lentils are a good source of iron, capable of providing more than an adult's daily needs in just one cup.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».