STUDI TENTANG PENGARUH PEMANFAATAN SANTAN PADA PRODUK ES KRIM, YOGHURT, KEJU
Notice bibliographique
Résumé
Santan kelapa merupakan salah satu produk pangan yang dihasilkan dari buah tanaman kelapa (Cocos nucifera) dan pada bagian buahnya memilki kandungan senyawa tannin, flavonoid, dan polifenol. Terdapat 2 jenis santan kelapa yang dikembangkan yaitu santan kelapa cair dan santan kelapa bubuk. Santan kelapa cair dapat dimanfaatkan untuk berbagai masakan atau olahan produk pangan seperti pada produk es krim, yoghurt dan keju. Metode yang digunakan yaitu studi pustaka untuk melakukan penelitian review yang dilakukan dengan menganalisis informasi dari data – data kuantitatif maupun kualitatif yang telah didapat dari baerbagai sumber jurnal ilmiah yang telah dipublikasi sebelumnya. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil overrun dan kadar lemak pada es krim. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil kadar lemak dan pH pada yoghurt. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil rendemen dan kadar lemak pada keju. Penambahan santan kelapa dapat mempengaruhi hasil uji organoleptik meliputi aroma, warna, rasa dan tekstur pada produk es krim, yoghurt dan keju. Oleh karena itu dilakukan review mengenai pengaruh pemanfaatan santan dengan melihat penggunaan santan dengan beberapa kombinasi pada pemanfaatan santan kelapa terhadap karakteristik fisik, kimia dan organoleptik. Penambahan santan pada produk es krim dapat meningkatkan overrun, kadar lemak, aroma, rasa, warna dan tekstur. Penambahan santan pada produk yoghurt menurunkan pH , meningkatkan kadar lemak, aroma, warna, rasa dan tekstur. Penambahan santan pada produk keju menurunkan rendemen, meningkatkan kadar lemak, aroma, warna, rasa dan tekstur .
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».