Bolo de cenoura com e sem glúten: desenvolvimento da formulação e aceitação do produto.
Bibliographic record
Abstract
As mudanças no processamento e a crescente exigência do consumidor por alimentos que apresentem, além da alta qualidade sensorial e nutricional, benefícios associados à saúde, fazem surgir à necessidade de novos ingredientes que possam atender a estas exigências do mercado. Objetivou-se com o presente trabalho comparar a aceitação de diferentes formulações de bolo de cenoura sem glúten com óleo de milho e, com glúten e óleo de milho e palma por consumidores; determinar a composição nutricional dos mesmos bem como a intenção de compra. As formulações de bolo de cenoura isentos de glúten (BIG) foram compostas por dois mix isentos de glúten (MIX-1 e MIX+1), o bolo de cenoura com glúten e óleo de milho (BGOM) considerado como padrão e bolo de cenoura com glúten e óleo de palma (BGOP) que foi preparado com duas diferentes proporções de óleo de palma (80 e 100 g). Avaliou-se o valor nutricional, preferência e intenção de compra. Os bolos das formulações BIG MIX-1 e BGOP 80 g apresentaram valor nutricional, preferência e intenção de compra comparáveis ao da formulação padrão. Portanto, o MIX-1 e o óleo de palma podem ser utilizados como ingredientes para formular bolo de cenoura, fornecendo produtos com características que atendem às exigências do mercado consumidor.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".