AVALIAÇÃO DAS SOBRAS EM UMA UNIDADE DE ALIMENTAÇÃO E NUTRIÇÃO DE UMA FÁBRICA EM MARECHAL DEODORO, ALAGOAS
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a quantidade de sobras aproveitáveis e não aproveitáveis produzidas em uma Unidade de Alimentação e Nutrição e seu impacto. Metodologia: Foram pesadas as sobras aproveitáveis e não aproveitáveis das preparações do almoço, durante 5 dias. Foi feita a média da quantidade de sobras, posteriormente, esse valor foi dividido pela quantidade da porção estimada para cada preparação, com base nas fichas técnicas da unidade. Resultados: Das preparações fixas, o arroz branco apresentou maior quantidade de perda, correspondendo a 72 refeições. Das guarnições, o cará teve desperdício de 2,6 Kg, equivalente a 17 refeições. Em relação às saladas, a de abobrinha apresentou perda equivalente a 40 refeições. Dentre as proteínas, o bife bovino foi a preparação mais cara e com maior perda, correspondendo a 14 refeições. Conclusão: É perceptível que a unidade apresenta um desperdício de alimentos que poderiam estar alimentando dezenas de comensais, causando prejuízos financeiros, sociais e políticos. Este desperdício pode ser evitado com medidas simples, como ajuste da quantidade distribuída no balcão.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".