DESENVOLVIMENTO DE ALIMENTOS FUNCIONAIS NOS ÚLTIMOS ANOS: UMA REVISÃO
Bibliographic record
Abstract
A produção de alimentos com alto valor agregado, por meio da tecnologia de bioprocessos, se apresenta como um novo desafio que visa atender a um público que possui – ou não – problemas relacionados à saúde, mas prioriza uma alimentação cada vez mais saudável e rica em nutrientes. Visando atender a esses consumidores, a indústria de alimentos passou a agregar ingredientes funcionais para a elaboração de novos produtos alimentícios. O presente artigo teve como objetivo realizar uma revisão de literatura recente a respeito do desenvolvimento de alimentos funcionais. Para isso, um levantamento bibliográfico foi realizado, a partir da análise de artigos científicos disponíveis em diferentes plataformas de busca A literatura nacional e internacional analisada apontou que diversos autores devenvolveram produtos alimentícios a partir da incorporação de diversos ingredientes funcionais como fibras, flavonoides, prebióticos, probióticos e resíduos alimentares, mantendo os padrões de qualidade exigidos pela legislação brasileira. Muitos desses produtos foram aprovados por possíveis futuros consumidores conforme atestaram as análises sensoriais.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".