DETERMINATION OF NUTRITIONAL CHEMISTRY OF PUMPKIN SEEDS (Cucurbita spp, Cucurbitaceae ) COMMERCIALLY SALTED in Curitiba PR, BRAZIL
Bibliographic record
Abstract
As abóboras (Cucurbita spp, Cucurbitaceae) são muito utilizadas na alimentação humana devido seu elevado valor nutricional, porém nem todas as suas partes são aproveitadas, como as sementes. São utilizadas há muito tempo na medicina popular como vermífugo. Fatores como propriedades nutricionais, sabor agradável ao paladar, fácil acesso e baixo custo são alguns fatores que contribuem para que sementes de abóbora façam parte da alimentação diária da população seja ela na forma de complemento ou como snacks. Pensando nisso verificou-se a composição química e nutricional da semente de abóbora (Cucurbita spp) comercializadas salgadas, para comprovar dados da literatura em relação aos seus efeitos, e a quantidade de sódio presente. O elevado teor de fibras encontrado (29,01g±0,28) sugere a eficácia das sementes de abóbora na ação hipoglicemiante e laxativa e o baixo teor de carboidratos (5,36g) sugere seu consumo como benéfico para diabéticos, visto que necessitam de dietas com baixos teores de carboidratos. No entanto, por serem estas comercializadas salgadas, seu consumo deve ser de forma moderada uma vez que uma porção perfaza 23% do valor diário permitido de sódio.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".