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Enregistrement W4298464343

Estudio reológico de las mezclas de harinas: trigo (Triticum vulgare), cebada (Hordeum vulgare) y papas (Solanum tuberosum) para la utilización en la elaboración de pan

2012· article· en· W4298464343 sur OpenAlexaboutno aff
Galo Sandoval, Mario Álvarez, Alexandra Lascano

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Production Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolanum tuberosumHordeum vulgareHorticultureBotanyBiologyPoaceae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Con las harinas de trigo importado, el trigo nacional y los cereales que se producen en el país, y el tubérculo papa, se realizó un estudio reológico para determinar las proporciones más convenientes de sustitución de harina de trigo importado con éstas últimas y su factibilidad para la elaboración de pan. Se trabajó en mezclas de harinas, de trigo CWRS#1 (trigo rojo de primavera del oeste de Canadá), de cebada Cañicapa, trigo Cojitambo y papa Gabriela, provenientes de cultivos ecuatorianos, en proporciones de 10, 20 y 30% (p/p). Las masas provenientes de las mezclas de harinas fueron analizadas en un Farinógrafo Brabender, con la finalidad de determinar la absorción de agua, el tiempo de desarrollo, la estabilidad e índice de tolerancia, con el objeto de seleccionar las mezclas de harinas que tuvieran un comportamiento similar a la harina de trigo CWRS#1. Las mejores mezclas encontradas fueron: harina de trigo CWRS#1 sustituida con el 10, 20 y 30% de harina de cebada Cañicapa; y la mezcla de harina de trigo CWRS#1 con harina de trigo Cojitambo en un 30%. Estas mezclas de harinas seleccionadas fueron también sometidas al análisis reológico de sus masas utilizando un equipo MIXOLAB. La utilización de las harinas seleccionadas en la elaboración de pan fue evaluado a través de un análisis sensorial. Los panes más aceptados por los consumidores fueron aquellos que contenían 20 y 30% de cebada; seguido del grupo de los elaborados con trigo importado con 30% de trigo Cojitambo, y los que contenían el 10% de harina de cebada.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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