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Record W2038818453 · doi:10.5216/rpt.v30i1.15793

ISOLAMENTO E IDENTIFICAÇÃO DE FUNGOS EM FARINHAS DE MILHO E MANDIOCA EM GOIÂNIA (GOIÁS)

2011· article· pt· W2038818453 on OpenAlexaff
Jonine De Aquino Lemos, Milce Costa, Aline Aquino Lemos, Maria do Rosário Rodrigues Silva

Bibliographic record

VenueRevista de Patologia Tropical / Journal of Tropical Pathology · 2011
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsBiologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.100
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2011
Admission routes1
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