ISOLAMENTO E IDENTIFICAÇÃO DE FUNGOS EM FARINHAS DE MILHO E MANDIOCA EM GOIÂNIA (GOIÁS)
Bibliographic record
Abstract
A presença de fungos nos alimentos provoca alterações nas suas condições normais, e o processo para obtenção das farinhas, alimento muito usado pelos brasileiros, propicia acontaminação por fungos. Assim, este trabalho objetiva verificar a presença de fungos em farinhas de milho e mandioca comercializadas em feiras e supermercados de Goiânia (GO). Para isso, foram coletadas 20 amostras em diferentes regiões da cidade, com a adoção da técnica de diluição em água peptonada e subsequente cultivo das diluições em ágar batata dextrose. A contagem das unidades formadoras de colónia (u.f.c.) foi realizada utilízando-sea técnica de semeadura em profundidade. De todas as amostras examinadas, observou-se o crescimento de 22 espécies diferentes, sendo que uma mesma espécie cresceu em diferentes amostras, obtendo-se um total de 54 isolados. Em maior percentual encontraram-se asespécies Aspergillus, Rhizopus, e Cladosporium. Na análise das unidades formadoras de colónias, verificou-se que todas as amostras examinadas apresentavam-se com valoresmenores do que IO4 u.f.c., o que preconiza o produto, segundo o Ministério da Saúde, como aceitável para consumo. Convém ressaltar, no entanto, que é elevada a contaminação por fungos nas farinhas examinadas e que é necessário um rigoroso controle de qualidade comrelação ao armazenamento desses cereais.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".