982 resultados para Alimentos artificiais


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O sal é um aditivo comum na alimentação humana, podendo ser adicionado na confeção das refeições ou no processamento dos alimentos pela indústria alimentar. Apesar de ser indispensável à vida, o seu consumo excessivo é associado à ocorrência de vários problemas de saúde, recomendando-se não exceder 5g/dia (WHO, 2012). Para ajudar a compreender a situação atual sobre esta questão, procurou conhecer-se as normas e orientações atuais e a informação disponibilizada nos rótulos dos alimentos embalados, à venda em estabelecimentos portugueses.

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ResumenEstudia el proceso de reestructuración de la oferta de alimentos a la ciudad de Guatemala, con el fin de evaluar el impacto del auge añilero en el hinterland de la ciudad de Guatemala. También analiza la diferenciación social del campesino indígena al interior de los pueblos a finales del periodo colonial.AbstractThe purpose of this study of the restructuring of food supply to Guatemala City is to asses the impact of the indigo boom on the hinterland of that city. The author also discusses social differentiation of Indian peasant within their town toward the end to the colonial period.

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O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.