7 resultados para Sensorial parameters

em Universitat de Girona, Spain


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Low concentrations of elements in geochemical analyses have the peculiarity of being compositional data and, for a given level of significance, are likely to be beyond the capabilities of laboratories to distinguish between minute concentrations and complete absence, thus preventing laboratories from reporting extremely low concentrations of the analyte. Instead, what is reported is the detection limit, which is the minimum concentration that conclusively differentiates between presence and absence of the element. A spatially distributed exhaustive sample is employed in this study to generate unbiased sub-samples, which are further censored to observe the effect that different detection limits and sample sizes have on the inference of population distributions starting from geochemical analyses having specimens below detection limit (nondetects). The isometric logratio transformation is used to convert the compositional data in the simplex to samples in real space, thus allowing the practitioner to properly borrow from the large source of statistical techniques valid only in real space. The bootstrap method is used to numerically investigate the reliability of inferring several distributional parameters employing different forms of imputation for the censored data. The case study illustrates that, in general, best results are obtained when imputations are made using the distribution best fitting the readings above detection limit and exposes the problems of other more widely used practices. When the sample is spatially correlated, it is necessary to combine the bootstrap with stochastic simulation

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Considering the difficulty in the insulin dosage selection and the problem of hyper- and hypoglycaemia episodes in type 1 diabetes, dosage-aid systems appear as tremendously helpful for these patients. A model-based approach to this problem must unavoidably consider uncertainty sources such as the large intra-patient variability and food intake. This work addresses the prediction of glycaemia for a given insulin therapy face to parametric and input uncertainty, by means of modal interval analysis. As result, a band containing all possible glucose excursions suffered by the patient for the given uncertainty is obtained. From it, a safer prediction of possible hyper- and hypoglycaemia episodes can be calculated

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Se introdujeron varias modificaciones tecnológicas en la elaboración habitual del jamón curado español de cerdo blanco para mejorar su seguridad y calidad, así como para investigar la contribución relativa de los diversos procesos implicados en la calidad sensorial. Las modificaciones introducidas en cada uno de 3 experimentos (a, b, c) fueron: a) inoculación de un cultivo iniciador (CI) en la superficie del producto y el envasado del jamón al vacío durante la etapa de reposo (EV); b) aplicación de una atmósfera modificada con un contenido reducido de oxígeno (AMCRO) (durante la totalidad o la última parte del procesado) en dos procesos que diferían en las humedades relativas aplicadas; c) realización de un estufaje de 4 días a 35ºC y la aplicación repetida de pequeñas cantidades de grasa dorsal líquida sobre la superficie del jamón. En cada experimento, se siguió un diseño experimental de bloques incompletos para bloquear y evaluar el efecto de la materia prima en cada parámetro. La aplicación del CI evitó el crecimiento superficial de hongos, pero modificó el flavor del producto, dando lugar a la aparición de flavores impropios del jamón tradicional, al aumento de la incidencia de la coquera y a la reducción de la intensidad de notas características del mismo como el flavor añejo. Estos efectos fueron debidos a la acción directa del CI pero probablemente también a los cambios que provocó en la superficie del jamón, como la atenuación del "sudado" del jamón. El EV trajo consigo una reducción del crecimiento superficial de mohos; un mayor gradiente de humedad entre el interior y el exterior del jamón; una disminución de la pérdida de peso; un aumento del nitrógeno no proteico y cambios negativos en la textura, aspecto y flavor, como el aumento de la intensidad del velo blanco y del flavor a pienso, el aumento de la incidencia de la coquera y la atenuación del flavor añejo. Estos efectos fueron consecuencia del mayor contenido de humedad a que dio lugar dicha modificación tecnológica, de la potenciación de los efectos negativos del uso del CI, así como a los cambios que provocó en la superficie del jamón. El uso de una ACRO durante todo el proceso provocó un aumento del nitrógeno no proteico, una disminución de la concentración de óxidos de colesterol, un aumento de la intensidad del velo blanco y, en combinación con el uso de humedades relativas bajas, causó una disminución del crecimiento bacteriano y evitó el crecimiento de hongos, levaduras y ácaros en el interior y exterior del jamón y el desarrollo de la coquera. Asímismo, dio lugar a una drástica reducción de la intensidad del flavor del jamón debido a la disminución de la intensidad de la oxidación lipídica. Cuando esta ACRO se aplicó únicamente al final del proceso, se consiguió la eliminación de las formas móviles de los ácaros y la disminución de la intensidad de la coquera y el producto resultante poseía un flavor algo más intenso que aquél sometido a una ACRO durante todo el proceso. El aumento de la temperatura de 25-27 ºC a 35 ºC durante 4 días no tuvo ningún efecto sobre los parámetros estudiados. La aplicación de la grasa líquida en la superficie del jamón evitó el secado excesivo en superficie, previno el desarrollo de la coquera y causó un aumento de la intensidad del flavor añejo y una reducción de la incidencia de notas negativas como el tostado, hechos que indican que la liberación de grasa líquida en el jamón ("sudado") constituye un fenómeno determinante en su calidad sensorial. La materia prima fue el factor que afectó a un mayor número de parámetros.

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Els models matemàtics quantitatius són simplificacions de la realitat i per tant el comportament obtingut per simulació d'aquests models difereix dels reals. L'ús de models quantitatius complexes no és una solució perquè en la majoria dels casos hi ha alguna incertesa en el sistema real que no pot ser representada amb aquests models. Una forma de representar aquesta incertesa és mitjançant models qualitatius o semiqualitatius. Un model d'aquest tipus de fet representa un conjunt de models. La simulació del comportament de models quantitatius genera una trajectòria en el temps per a cada variable de sortida. Aquest no pot ser el resultat de la simulació d'un conjunt de models. Una forma de representar el comportament en aquest cas és mitjançant envolupants. L'envolupant exacta és complete, és a dir, inclou tots els possibles comportaments del model, i correcta, és a dir, tots els punts dins de l'envolupant pertanyen a la sortida de, com a mínim, una instància del model. La generació d'una envolupant així normalment és una tasca molt dura que es pot abordar, per exemple, mitjançant algorismes d'optimització global o comprovació de consistència. Per aquesta raó, en molts casos s'obtenen aproximacions a l'envolupant exacta. Una aproximació completa però no correcta a l'envolupant exacta és una envolupant sobredimensionada, mentre que una envolupant correcta però no completa és subdimensionada. Aquestes propietats s'han estudiat per diferents simuladors per a sistemes incerts.