Fabricación artesanal de chocolate orgánico en polvo con cacao fino de aroma ecuatoriano.
Tesis
Materias > Alimentación
Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
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El presente trabajo de titulación denominado “Fabricación artesanal de chocolate orgánico en polvo con cacao fino de aroma ecuatoriano” tiene como objetivo general desarrollar un estudio de mercado para conocer el perfil del consumidor de cacao en la ciudad de Quito – Ecuador para elaborar un producto de forma artesanal a base de cacao arriba accesible con la finalidad de culturizar sobre los beneficios y sabor a la población Quiteña. Para alcanzar este objetivo se han desarrollado cinco capítulos descritos a continuación. En el capítulo número uno se realiza el planteamiento y la formulación del problema el cuál es: ¿Por qué los productos ecuatorianos elaborados en base a cacao fino de aroma no son reconocidos ni apreciados por los consumidores locales?, esto sucede a pesar de que Ecuador es un país productor y exportador de uno de los cacaos más apreciados por sus propiedades a nivel mundial. En este capítulo también se ha realizado la delimitación del problema, el planteamiento de objetivos generales y específicos, la justificación y la estructuración del trabajo de investigación. El capítulo número dos abarca el marco conceptual dividido en marco teórico, marco normativo y teorías de soporte. En el marco teórico se resume la historia del cacao del mundo hasta el ecuador, se describe los tipos que existen en el país y se detalla el proceso de producción del cacao fino de aroma en polvo. En el marco normativo se ha citado las certificaciones que avalan que un producto es orgánico, vegano, en general que cumple normas internacionales para ser considerado de exportación sobre todo a Estados Unidos y la Unión Europea. Finalmente, en teorías de soporte se ha colocado conceptos empleados en el desarrollo de la investigación como marketing, estadística descriptiva entre otros. El capítulo número tres corresponde al marco empírico en donde se plantean las variables de investigación, las hipótesis, los métodos y técnicas de investigación que se emplearán, también se realiza el diseño del instrumento de investigación dentro de una matriz de operacionalización que corresponde a la encuesta aplicada en el estudio de mercado, finalmente se realiza el cálculo de la muestra dentro del universo que es el Distrito Metropolitano de Quito y la descripción del procedimiento paso a paso para la obtención de resultados. En el capítulo 4 se presenta los resultados obtenidos de la encuesta aplicada a través de Google forms, los resultados indican que dentro del Distrito Metropolitano de Quito el cacao fino de aroma si es conocido y consumido, sin embargo, la frecuencia de consumo es baja, ya que se prefiere el cacao en polvo convencional que se distribuye en supermercados y micromercados. De igual manera el 53,5% de los encuestados destina un gasto mensual en productos a base de cacao entre 0 – 10 dólares, por esta razón prefieren productos más económicos que los puedan consumir los niños pequeños y los adultos también. Otro dato importante es el nivel de aceptación que tendría el nuevo producto a base de cacao fino de aroma que es del 91,7% entre los encuestados. En el capítulo 5 se ha realizado el diseño del proyecto empezando por el nombre del emprendimiento, el slogan, los pasos para obtener los permisos dentro de la ciudad para operar, un plan de marketing para dar a conocer el producto y un plan de distribución. En la siguiente parte se ha realizado un análisis financiero para medir la rentabilidad del proyecto que ha dado como resultado un VAN de 8743,23$ y una TIR del 37% con un precio de venta al público de 5,20$ el empaque de 250gr.
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Calero Bautista, Byron Fernando
mail
byronfernando1006@hotmail.com
(2022)
Fabricación artesanal de chocolate orgánico en polvo con cacao fino de aroma ecuatoriano.
Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.
Resumen
El presente trabajo de titulación denominado “Fabricación artesanal de chocolate orgánico en polvo con cacao fino de aroma ecuatoriano” tiene como objetivo general desarrollar un estudio de mercado para conocer el perfil del consumidor de cacao en la ciudad de Quito – Ecuador para elaborar un producto de forma artesanal a base de cacao arriba accesible con la finalidad de culturizar sobre los beneficios y sabor a la población Quiteña. Para alcanzar este objetivo se han desarrollado cinco capítulos descritos a continuación. En el capítulo número uno se realiza el planteamiento y la formulación del problema el cuál es: ¿Por qué los productos ecuatorianos elaborados en base a cacao fino de aroma no son reconocidos ni apreciados por los consumidores locales?, esto sucede a pesar de que Ecuador es un país productor y exportador de uno de los cacaos más apreciados por sus propiedades a nivel mundial. En este capítulo también se ha realizado la delimitación del problema, el planteamiento de objetivos generales y específicos, la justificación y la estructuración del trabajo de investigación. El capítulo número dos abarca el marco conceptual dividido en marco teórico, marco normativo y teorías de soporte. En el marco teórico se resume la historia del cacao del mundo hasta el ecuador, se describe los tipos que existen en el país y se detalla el proceso de producción del cacao fino de aroma en polvo. En el marco normativo se ha citado las certificaciones que avalan que un producto es orgánico, vegano, en general que cumple normas internacionales para ser considerado de exportación sobre todo a Estados Unidos y la Unión Europea. Finalmente, en teorías de soporte se ha colocado conceptos empleados en el desarrollo de la investigación como marketing, estadística descriptiva entre otros. El capítulo número tres corresponde al marco empírico en donde se plantean las variables de investigación, las hipótesis, los métodos y técnicas de investigación que se emplearán, también se realiza el diseño del instrumento de investigación dentro de una matriz de operacionalización que corresponde a la encuesta aplicada en el estudio de mercado, finalmente se realiza el cálculo de la muestra dentro del universo que es el Distrito Metropolitano de Quito y la descripción del procedimiento paso a paso para la obtención de resultados. En el capítulo 4 se presenta los resultados obtenidos de la encuesta aplicada a través de Google forms, los resultados indican que dentro del Distrito Metropolitano de Quito el cacao fino de aroma si es conocido y consumido, sin embargo, la frecuencia de consumo es baja, ya que se prefiere el cacao en polvo convencional que se distribuye en supermercados y micromercados. De igual manera el 53,5% de los encuestados destina un gasto mensual en productos a base de cacao entre 0 – 10 dólares, por esta razón prefieren productos más económicos que los puedan consumir los niños pequeños y los adultos también. Otro dato importante es el nivel de aceptación que tendría el nuevo producto a base de cacao fino de aroma que es del 91,7% entre los encuestados. En el capítulo 5 se ha realizado el diseño del proyecto empezando por el nombre del emprendimiento, el slogan, los pasos para obtener los permisos dentro de la ciudad para operar, un plan de marketing para dar a conocer el producto y un plan de distribución. En la siguiente parte se ha realizado un análisis financiero para medir la rentabilidad del proyecto que ha dado como resultado un VAN de 8743,23$ y una TIR del 37% con un precio de venta al público de 5,20$ el empaque de 250gr.
Tipo de Documento: | Tesis (Masters) |
---|---|
Palabras Clave: | Chocolate, Orgánico, Sabores, Cacao, Fino. |
Clasificación temática: | Materias > Alimentación |
Divisiones: | Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster |
Depositado: | 17 Nov 2023 23:30 |
Ultima Modificación: | 17 Nov 2023 23:30 |
URI: | https://repositorio.uneatlantico.es/id/eprint/1654 |
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Enzymatic treatment shapes in vitro digestion pattern of phenolic compounds in mulberry juice
The health benefits of mulberry fruit are closely associated with its phenolic compounds. However, the effects of enzymatic treatments on the digestion patterns of these compounds in mulberry juice remain largely unknown. This study investigated the impact of pectinase (PE), pectin lyase (PL), and cellulase (CE) on the release of phenolic compounds in whole mulberry juice. The digestion patterns were further evaluated using an in vitro simulated digestion model. The results revealed that PE significantly increased chlorogenic acid content by 77.8 %, PL enhanced cyanidin-3-O-glucoside by 20.5 %, and CE boosted quercetin by 44.5 %. Following in vitro digestion, the phenolic compound levels decreased differently depending on the treatment, while cyanidin-3-O-rutinoside content increased across all groups. In conclusion, the selected enzymes effectively promoted the release of phenolic compounds in mulberry juice. However, during gastrointestinal digestion, the degradation of phenolic compounds surpassed their enhanced release, with effects varying based on the compound's structure.
Peihuan Luo mail , Jian Ai mail , Qiongyao Wang mail , Yihang Lou mail , Zhiwei Liao mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Elwira Sieniawska mail , Weibin Bai mail , Lingmin Tian mail ,
Luo
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A novel machine learning-based proposal for early prediction of endometriosis disease
Background Endometriosis is one of the causes of female infertility, with some studies estimating its prevalence at around 10 % of reproductive-age women worldwide and between 30 and 50 % in symptomatic women. However, its diagnosis is complex and often delayed, highlighting the need for more accessible and accurate diagnostic methods. The difficulty lies in its diverse etiology and the variability of symptoms among those affected. Methods This study proposes a predictive model based on supervised machine learning for the early identification of endometriosis, providing support for decision-making by healthcare professionals. For this purpose, an anonymised dataset of 5,143 female patients diagnosed with endometriosis at the private fertility clinic Inebir was used. The model integrates clinical records and genetic analysis through supervised machine learning algorithms, focusing on clinical variables and pathogenic and potentially pathogenic genetic variants. Results The developed predictive model achieves high accuracy in identifying the presence of endometriosis, highlighting the importance of combining clinical and genetic data in diagnosis. The integration of this data into the DELFOS platform, a clinical decision support system, demonstrates the utility of machine learning in improving the diagnosis of endometriosis. Conclusions The findings underscore the potential of clinical and genetic factors in the early diagnosis of endometriosis using supervised machine learning algorithms. This study contributes to the classification of clinical variables that influence endometriosis, offering a valuable tool for clinicians in making therapeutic and management decisions for their female patients.
Elena Enamorado-Díaz mail , Leticia Morales-Trujillo mail , Julián-Alberto García-García mail , Ana Teresa Marcos Rodríguez mail anateresa.marcos@uneatlantico.es, José Manuel Navarro-Pando mail jose.navarro@uneatlantico.es, María-José Escalona-Cuaresma mail ,
Enamorado-Díaz
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Detecting hate in diversity: a survey of multilingual code-mixed image and video analysis
The proliferation of damaging content on social media in today’s digital environment has increased the need for efficient hate speech identification systems. A thorough examination of hate speech detection methods in a variety of settings, such as code-mixed, multilingual, visual, audio, and textual scenarios, is presented in this paper. Unlike previous research focusing on single modalities, our study thoroughly examines hate speech identification across multiple forms. We classify the numerous types of hate speech, showing how it appears on different platforms and emphasizing the unique difficulties in multi-modal and multilingual settings. We fill research gaps by assessing a variety of methods, including deep learning, machine learning, and natural language processing, especially for complicated data like code-mixed and cross-lingual text. Additionally, we offer key technique comparisons, suggesting future research avenues that prioritize multi-modal analysis and ethical data handling, while acknowledging its benefits and drawbacks. This study attempts to promote scholarly research and real-world applications on social media platforms by acting as an essential resource for improving hate speech identification across various data sources.
Hafiz Muhammad Raza Ur Rehman mail , Mahpara Saleem mail , Muhammad Zeeshan Jhandir mail , Eduardo René Silva Alvarado mail eduardo.silva@funiber.org, Helena Garay mail helena.garay@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Raza Ur Rehman
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Accurate solar and photovoltaic (PV) power forecasting is essential for optimizing grid integration, managing energy storage, and maximizing the efficiency of solar power systems. Deep learning (DL) models have shown promise in this area due to their ability to learn complex, non-linear relationships within large datasets. This study presents a systematic literature review (SLR) of deep learning applications for solar PV forecasting, addressing a gap in the existing literature, which often focuses on traditional ML or broader renewable energy applications. This review specifically aims to identify the DL architectures employed, preprocessing and feature engineering techniques used, the input features leveraged, evaluation metrics applied, and the persistent challenges in this field. Through a rigorous analysis of 26 selected papers from an initial set of 155 articles retrieved from the Web of Science database, we found that Long Short-Term Memory (LSTM) networks were the most frequently used algorithm (appearing in 32.69% of the papers), closely followed by Convolutional Neural Networks (CNNs) at 28.85%. Furthermore, Wavelet Transform (WT) was found to be the most prominent data decomposition technique, while Pearson Correlation was the most used for feature selection. We also found that ambient temperature, pressure, and humidity are the most common input features. Our systematic evaluation provides critical insights into state-of-the-art DL-based solar forecasting and identifies key areas for upcoming research. Future research should prioritize the development of more robust and interpretable models, as well as explore the integration of multi-source data to further enhance forecasting accuracy. Such advancements are crucial for the effective integration of solar energy into future power grids.
Oussama Khouili mail , Mohamed Hanine mail , Mohamed Louzazni mail , Miguel Ángel López Flores mail miguelangel.lopez@uneatlantico.es, Eduardo García Villena mail eduardo.garcia@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Khouili
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Despite the global increase of women in business, there is still a very small proportion of female business leaders, although the distribution varies greatly by region and sector. Considering innovation, in its many forms, as well as female entrepreneurship, both considered as a path towards sustainability, the question arises as to whether this drive for sustainability leads to a greater presence of female CEOs. Current studies predominantly examine the impact of women's presence on a company's economic and financial performance, as well as any potential effects on its innovation strategy. However, the examination of factors that help understand the economic and business context influencing the presence of women in leadership roles is often overlooked. This empirical study fills this gap by exploring the micro and macro context influencing the presence of female CEOs in innovative firms worldwide stressing the influence of female owners. The sample comprises 107,026 companies from manufacturing and service industries in 118 countries, from 2007 to 2023, data obtained from the World Bank Enterprise Surveys. The econometric model applied is logistic regression with clustered standard errors. The study contains six estimations generating strong evidence supporting most of the formulated hypotheses. Findings suggest women CEOs are likely to lead women-owned firms which promote (sustainable) innovation through developing new products for new markets, allocating less investment in R&D, product innovation and business processes, although with some nuances. Other important factors to consider are productivity, sales strategy, firm size, sector, and socio-economic context with a gender focus.
Inna Alexeeva-Alexeev mail , Pilar Guaita-Fernandez mail , Cristina Mazas Pérez-Oleaga mail cristina.mazas@uneatlantico.es,
Alexeeva-Alexeev