50 Super alimentos portugueses (+ 10!): ganhe saúde consumindo o que é nosso
Bibliographic record
Abstract
Quantas vezes deixamos de comer uma laranja a noite porque >? E quantas vezes nao comemos ovos ou camarao por causa do colesterol? Em 50 Super Alimentos Portugueses os nutricionistas Pedro Carvalho e Vitor Hugo Teixeira elegem alimentos produzidos no nosso pais e aproveitam para contar a sua historia e apelar ao seu consumo, mas tambem para desfazer mitos e facultar informacao relevante. Ao ler este livro percebemos que as ameijoas a Bulhao Pato sao um verdadeiro shot de ferro e de vitamina B12, que a castanha e um tesouro nutricional, e que a famosa >, da qual fazem parte os tremocos, os amendoins e a cerveja, pode ter beneficios para a saude. Alem das certezas confirmadas sobre os beneficios de alimentos como a sardinha, o salmao, a couve galega ou os broculos, em 50 Super Alimentos Portugueses somos tambem surpreendidos com algumas preciosidades nutricionais que desconhecemos: o poder antioxidante dos oregaos, o calcio existente nas espinhas das sardinhas, entre muitas outras surpresas. Escrito de forma simples, directa e bem-disposta, este livro apresenta um B.I. nutricional e uma receita para cada um dos 50 alimentos eleitos. E acrescenta mais 10: cinco alimentos que, nao sendo nossos, estao de tal forma enraizados na gastronomia lusa que sao uma especie de filhos adoptivos, e outros, os healthy guilty pleasures, que em pequenas doses fazem bem ao corpo e a alma. (Fonte: badana da capa do livro)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".