Enriquecimiento de masas batidas livianas con pulverizado de frutilla.
Bibliographic record
Abstract
En el presente proyecto se abordó la operación de enriquecer las masas batidas livianas con pulverizado de frutilla, dando así la exploración de nuevas técnicas y aplicaciones culinarias en la gastronomía que siempre han sido indispensables para la búsqueda continua de mejorar y abrir nuevos procesos de transformación, por ende aprovechar al máximo el potencial sensorial y organoléptico de esta fruta, la frutilla conocida científicamente como fragaria vesca, ha tenido un papel importante en la investigación, optimizando la técnica de pulverizado de frutilla para obtener un producto de calidad y de mejor rendimiento. La metodología empleada incorporó una revisión bibliográfica exhaustiva sobre las mejores cualidades nutricionales y prácticas de pulverizado contando también con encuestas y degustaciones de diferentes preparaciones con postres de masas batidas livianas agregando un porcentaje representativo del pulverizado de frutilla el cual aportó color, aroma y sabores distintos mejorando la textura y sabor de los productos, como conclusión se encontró que la adición de pulverizado en las masas puede tener una mayor aceptación por parte de los consumidores, gracias sus beneficios organolépticos, como última instancia se elaboró un recetario con diferentes recetas en la cual se implementó la estandarización de esta técnica.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.003 | 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".