Influence of Ascorbic Acid on the Color of Dehydrated Sweet Potatoes
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to evaluate the production yield and influence of the action of ascorbic acid on the color of dehydrated white and purple sweet potatoes produced in a semi-arid region. The experiment was carried out at the Laboratory of Technology of Products of Plant Origin (TPOV) of the State University of Montes Claros, Janáuba, Minas Gerais, Brazil. Sweet potato roots of the cultivars Brazlândia roxa and Brazlândia branco were used. To determine the action of ascorbic acid on the color of dehydrated white and purple sweet potato, a completely randomized design with 4 replications was used. Analysis of variance was performed in a 2 × 2 factorial scheme, with two cultivars (Roxa and Branca) and absence and presence of ascorbic acid. The results were submitted to statistical analysis using the Sisvar Software. The average yield of white potato was 23% and purple 18.41%. For the variable of soluble solids, no significant differences were observed between the varieties. The sweet potato cultivar Brazlândia Branca showed better yield when submitted to the drying process. The sweet potato cultivar Brazlândia, when submitted to the dehydration process, presented a more yellowish color, however, with less intense coloration in the presence of ascorbic acid.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».