ELABORAÇÃO, ANÁLISE NUTRICIONAL E SENSORIAL DE PASTA DE AMENDOIM SABORIZADA COM QUEIJO MUSSARELA
Bibliographic record
Abstract
O amendoim é um dos alimentos que está ligado com a cultura nordestino do Brasil. O consumo desta leguminosa varia desde a semente in natura, torrada e salgada, a doces (como a tradicional paçoca nordestina), além de produtos derivados que possuem o amendoim em sua formulação. Entretanto, ainda há possibilidade na agregação de valor e inovação utilizando o amendoim, visto que, as indústrias do ramo alimentício estão sempre em busca de produtos inovadores e que sejam mais saudáveis. Consoante a isso, a pasta de amendoim é uma excelente alternativa, pois é um produto a base de amendoim bem aceito por grande parte da população, e é consumida por todas as classes sociais e faixas etárias, além de ser um alimento riquíssimo em quesitos nutricionais. A pasta de amendoim também pode ser suplementada com outros alimentos, com o intuito de aumentar seus valores nutricionais e sensoriais. Visando este quesito, a utilização do queijo como alternativa para suplementar a pasta de amendoim é uma opção viável, já que, o mesmo é um alimento muito apreciado pela população brasileira por conta das suas características sensoriais e nutricionais. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo a elaboração de pasta de amendoim com queijo utilizando os seguintes ingredientes: amendoim, queijo mussarela, óleo vegetal e sal. Foram analisada a composição nutricional e avaliação sensorial da pasta de amendoim enriquecida com o queijo mussarela, a fim de averiguar a aceitação do público e a intenção de compra dos mesmos. No presente estudo foram elaboradas cinco formulações de pasta de amendoim variando respectivamente de 0, 10, 15, 20 e 25% de queijo mussarela. Observou-se que enquanto maior a quantidade de queijo mussarela adicionado à pasta de amendoim, menos energético é o produto elaborado. De acordo com os resultados obtidos é possível concluir que as pastas de amendoim enriquecidas com queijo mussarela não atingiram o resultado mínimo em relação a todos os parâmetros analisados (aparência, cor, textura, sabor e aceitação global) sendo a media 7 (sete) o tal resultado mínimo esperado. Ressalta-se que a amostra E com 35% de queijo mussarela foi a que mais se aproximou dos requisitos mínimos sensoriais, já para a intenção de compra a amostra C com 25% de queijo mussarela. Dito isto, é perceptível a necessidade de uma melhor adaptação na formulação ou adição de componentes extras que aumentem as qualidades sensoriais do produto, também é notório que o produto desenvolvido é incomum ao paladar brasileiro, causando assim, um alto desvio em relação os quesitos sensoriais.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".