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Record W4390547235 · doi:10.56083/rcv4n1-009

AVALIAÇÃO DAS SOBRAS EM UMA UNIDADE DE ALIMENTAÇÃO E NUTRIÇÃO DE UMA FÁBRICA EM MARECHAL DEODORO, ALAGOAS

2024· article· pt· W4390547235 on OpenAlexaff
José Israel Rodrigues, Adrielly Suely Santos Pereira, Gabriela Rossiter Stux Veiga, Thaysa Barbosa Cavalcante Brandão, Lídia Bezerra Barbosa, Fabricia Santos Almeida, Bruna Merten Padilha

Bibliographic record

VenueRevista Contemporânea · 2024
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.630
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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