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Record W4404660005 · doi:10.56238/arev6n3-186

ELABORAÇÃO, ANÁLISE NUTRICIONAL E SENSORIAL DE PASTA DE AMENDOIM SABORIZADA COM QUEIJO MUSSARELA

2024· article· pt· W4404660005 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueAracê. · 2024
Typearticle
Languagept
FieldChemistry
TopicCoconut Research and Applications
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsFood scienceMozzarella cheeseSensory systemSensory analysisChemistryBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), 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: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.322
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.016
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.298 · 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