ANÁLISE DA UTILIZAÇÃO DE MODELOS DIFUSIVOS NA SECAGEM DE PIMENTA-DO-REINO PRETA (Piper nigrum L.)
Bibliographic record
Abstract
A pimenta do reino preta é a mais importante especiaria comercializada mundialmente, sendo o Brasil um dos maiores produtores. Mesmo assim, poucos estudos para otimização do processo produtivo dessa commodity foram realizados. O objetivo desse trabalho foi realizar a caracterização da pimenta do reino e analisar a cinética de secagem. Com umidades variadas, mediram-se as dimensões lineares (diâmetro de Sauter e diâmetro médio), da área superficial, volume, esfericidade, e ainda a massa específica aparente e porosidade dos grãos. Os experimentos de cinética de secagem foram realizadosem camada fina, em um secador de convecção forçada com temperatura variando de 50 a 70ºC, e com velocidade do ar de 2,0 e 4,0 m/s. Com esses dados, fizeram-se ajustes das equações de Lewis, Page e Overhults, e do modelo Difusivo com hipóteses simplificadoras para a difusividade. Os resultados obtidos mostram que o modelo difusivo foi o mais adequado.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 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 teacher head, 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".