Desenvolvimento de um pão com farinha de jatobá (Hymenaea spp.), mamão e banana: aceitabilidade, composição nutricional e atividade antioxidante
Bibliographic record
Abstract
Há vários relatos na literatura científica que demonstram uma associação positiva entre o consumo de hortaliças e frutas na prevenção das Doenças Crônicas (DC), relacionado a presença de fibras e compostos antioxidantes. Alguns frutos brasileiros apresentam alta capacidade antioxidante, entre eles os frutos do Cerrado, o que desperta interesse em estudar esses alimentos. O jatobá (Hymenaea spp.), uma leguminosa, com polpa seca e sabor bem peculiar, é um fruto consumido in natura ou em preparações diversas. O presente estudo teve como objetivo desenvolver um produto nutritivo com farinha de jatobá, para isso, após sua confecção foram realizadas análise sensorial para verificação de aceitabilidade através de escala hedônica de 9 pontos com 50 provadores (não treinados) e estudos da composição centesimal nutricional e da capacidade antioxidante. O pão apresentou boa aceitabilidade em todos atributos avaliados (cor, sabor, textura e avaliação geral), dando destaque à textura que obteve a maior média de notas. Foi verificado alto teor de fibras e baixa atividade antioxidante quando comparado a outros frutos como tucum-do-Cerrado, araticum e lobeira. Portanto, pode-se concluir que o produto elaborado pode ser uma alternativa para o consumo de um produto com boa composição nutricional, contribuindo também para o consumo sustentável de frutos brasileiros.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".