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Enregistrement W4248875871 · doi:10.31227/osf.io/ystgc

Jurnal_TEDC Vol. 10 No. 3 September 2016

2019· preprint· id· W4248875871 sur OpenAlexaboutno aff
Lusi Marlina

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood and Agricultural Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesFood scienceChemistryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IDENTIFIKASI KANDUNGAN SIKLAMAT PADA MINUMANYANG DIJUAL DI PINGGIR JALAN CIHAMPELASSAMPAI JALAN BATUJAJARLusi Marlina*, Annisa Rani Sa’adah**Program Studi Teknik Kimia, Politeknik TEDC BandungJalan Pasantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara 40513Email: lusi@poltektedc.ac.idAbstrakPemanis buatan adalah bahan tambahan makanan yang ditambahkan dalam makanan atau minuman untukmenciptakan rasa manis. Siklamat merupakan jenis pemanis buatan yang memiliki kemanisan 30 kali lebihmanis dari pada sukrosa. Pemakaian pemanis sintetis masih diragukan keamanannya bagi kesehatankonsumen, Beberapa negara mengeluarkan peraturan secara ketat atau bahkan melarang penggunaannya,seperti kanada sejak 1977. Batas Maksimum Penggunaan Siklamat yang diatur dalam ADI (acceptable dailyintake) atau kebutuhan per orang per hari adalah sebanyak 0 – 11 mg per berat badan per hari. Sementarakadar maksimum siklamat dalam minuman 3 gr/L. Untuk mengidentifikasi kandungan siklamat pada minumandapat menggunakan metode gravimetri. metode gravimetri adalah cara analisis kuantitatif berdasarkan berattetap (berat konstannya). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kandungan siklamat pada minumanyang dijual di pinggir jalan. Dengan mengambil 6 sampel minuman. Pengujian dilakukan di laboratoriumteknik kimia Politeknik TEDC Bandung. Berdasarkan hasil penelitian secara kuantitatif dari 6 sampel seluruhsampel terdeteksi mengandung siklamat, dengan kadar terendah 3 mg dan kadar tertinggi 14,3 mg.Kata kunci: Minuman jajanan, Pemanis Buatan, Siklamat.AbstractAn artificial sweeteners are the food additives that are added to foods or beverages to create a sweet taste.Cyclamate is a kind of artificial sweetener that has a sweetness 30 times sweeter than sucrose. The use ofartificial sweeteners is still questionable safety for the health of consumers, some countries issue regulationsstrictly or even prohibit its use, such as Canada since 1977. Limit Use of Cyclamates set out in the ADI(acceptable daily intake) or requirement per person per day is as much as 0-11 mg per body weight per day.While the maximum levels of cyclamate in drinks 3 g / L. To identify the content of cyclamate in beveragescan using gravimetric methods. gravimetric method is a method of quantitative analysis based on the weightof fixed (constant weight). This study aims to identify the content of cyclamate in drinks sold on the roadside.By taking 6 samples drinks. Tests conducted in the laboratory of chemical engineering TEDC PolytechnicBandung. Based on the results of a quantitative study of 6 samples throughout the sample is detected tocontain cyclamate, with the lowest levels of 3 mg and the highest levels of 14.3 mg.Keywords: Hawker food, An artificial sweeteners, cyclamate

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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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,121

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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