Aprovechamiento de subproductos de Concha de Abanico (Argopecten purpuratus) para la elaboración de nuevos productos
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de la investigación fue elaborar prototipos de productos alternativos con subproductos de Concha de Abanico (Argopecten purpuratus) cuyas características fueran de aceptación para los potenciales consumidores, con la visión de la comercialización de los mismos. Se elaboraron cuatro prototipos de conservas en líquido de gobierno (aceite de girasol, salsa de tomate, salsa de espárragos y escabeche) con dos presentaciones cada uno (con y sin vísceras), dos prototipos tipo Paté ahumado (sin y con especies) y tres pastas o preformados congelados (Nuggets, Hamburguesa, Tallos empanizados). Todos los prototipos se prepararon siguiendo los protocolos de elaboración respectivos y siguiendo las normas de higiene correspondientes. Se evaluaron todos los prototipos mediante análisis sensoriales con tres expertos y se reportaron los resultados promedio. Se obtuvo que todos los prototipos presentaron de buena a muy buena aceptabilidad y se destacó las Conchas de Abanico Ahumadas en Aceite Girasol evisceradas, sobre todo por su sabor y apariencia. La presencia de vísceras en el producto afecta la textura y produce menor aceptabilidad en comparación con los productos que no las contienen. Al igual que las conservas, las pastas o preformados congelados son productos con buenas propiedades sensoriales y que pueden ser comercializados como productos alternativos.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".