Análisis estadístico para la elaboración de una bebida natural no convencional a partir de harina de garbanzo (Cicer Arietinum L.) y hojas de muña (Minthostachys Mollys)
Bibliographic record
Abstract
Las bebidas no tradicionales son productos que durante los últimos años tienden a elevar los niveles de demanda a nivel mundial entre los consumidores, debido a las ventajas que presentan frente a las bebidas comunes, por tal motivo el trabajo de investigación se elaboró con la finalidad de crear una nueva opción de consumo entre la gama de bebidas presentes en los mercados que aporte de nutrientes al organismo de quien lo consume, así como también evitar enfermedades, es así como dentro de las principales materias primas se encuentra el garbanzo y las hojas de muña, conocidas por sus propiedades curativas y regenerativas cuando se combinan con los aminoácidos del cuerpo humano. Para la elaboración de la bebida se realizó la caracterización de la harina de garbanzo y hojas de muña a través de análisis proximales como Humedad, Cenizas, Fibra, Grasa y Proteína. Seguido se postuló a diferentes variantes generadas a partir de la combinación de concentraciones de hojas de muña (1%, 2%, 3%) y harina de garbanzo (1%, 2%, 3%), obteniendo nueve formulaciones, con tres repeticiones por cada bloque de tratamiento. Tras la aplicación de un análisis de varianza con medidas repetidas se seleccionó al tratamiento A6 (2% de harina de garbanzo + 3% hojas de muña) como aquella combinación que maximiza los porcentajes de Proteína y Fibra.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".