PESQUISA DE CONSUMO DE BATATAS PROCESSADAS E DESENVOLVIMENTO E ANÁLISE SENSORIAL DE BATATA FUNCIONAL PRÉ ASSADA
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo teve como objetivo estudo foi aplicar a pesquisa de consumo de batatas processadas e alimentos funcionais, bem como desenvolver e realizar a caracterização físico-química, microbiológica e sensorial de produtos funcionais similares à batata smile. A pesquisa de consumo foi realizada via Google Drive, sendo composta por 1º questões fechadas. Foram elaboradas 3 formulações diferentes, uma com adição de 20% linhaça (BFL), a segunda com 20% de aveia (BFA) e a terceira com 10% de linhaça e 10% de aveia (BFLA). Foram realizadas análises microbiológicas, físico-químicas e sensorial. A pesquisa de consumo e a análise sensorial foram realizadas com 257 e 134 indivíduos, respectivamente. Entre os produtos de batatas processadas e derivados, a batata frita foi apontada como mais consumida (46,7%). Entre os provadores, 69,3% acham a batata um alimento saudável e 74,3% relatam não achar a batata smile saudável. Em relação ao produto desenvolvido, as análises microbiológicas se mantiveram dentro do exigido pela legislação, bem como foi possível observar redução de carboidrato, aumento de lipídios, fibras e proteína. Os resultados da análise sensorial mostraram que houve diferença significativa entre as amostras, a BC foi a formulação mais aceita, obtendo um IA (%) de 90%, comparado a 69% BFA, 64% BFAL e 60% BFL. Portanto, o desenvolvimento de produtos inovadores e saudáveis neste setor tem grande relevância devido ao consumo acentuado de batatas processadas.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".