Desarrollo de yogur tipo III con zapallo y ajonjolí como aporte de fibra y antioxidantes
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación se llevó a cabo en la Planta de Producción de Alimentos de la Facultad de Ciencias Pecuarias de la ESPOCH, se desarrolló un yogur tipo III con zapallo y tres diferentes niveles (3, 5 y 7%) de ajonjolí, frente a un tratamiento control (0% de ajonjolí), distribuidas bajo un diseño completamente al azar, con cuatro repeticiones por tratamiento y un tamaño de unidad experimental de un litro de yogur, fueron sometidas a los siguientes análisis estadísticos: Análisis de Varianza (ADEVA), separación de medias por Tukey (P < 0,05), análisis de la regresión y correlación y análisis sensorial con la escala hedónica afectiva. Determinándose que las propiedades físico químicas se vieron afectadas estadísticamente presentando un pH de 4.32 y 4.47 para 0 y 7% niveles de ajonjolí respectivamente; el contenido de materia seca de 19.35 y 23.93% (0 y 7% de ajonjolí), Proteína de 2.60 y 3.30 (0 y 5% de ajonjolí), Grasa de 0.54 y 3.18 (0 y 7% de ajonjolí), Capacidad antioxidante de 0.53% y 1.24% corresponde al nivel 0 y 7% de ajonjolí. Los análisis microbiológicos determinaron la ausencia de microorganismos patógenos. En relación a las características organolépticas estas se vieron influenciadas estadísticamente, el yogur elaborado con el 5% de ajonjolí presentó el mayor puntaje de 4/5 que da una calificación de me gusta en cuento a características de color, olor, sabor y textura; por lo tanto se recomienda utilizar el 5% de ajonjolí en la elaboración de yogur.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".