Importance de choisir les bons ustensiles de cuisine selon les chefs
Chaque chef, qu’il évolue en cuisine professionnelle ou domestique, accorde une place prépondérante au choix des ustensiles de cuisine. Sélectionner des outils adaptés améliore la précision, le confort d’utilisation et la constance des résultats. Les chefs insistent sur la matériaux et durabilité en raison de leur influence sur la performance : l’acier inoxydable, reconnu pour sa robustesse et sa résistance à la corrosion, s’impose pour la cuisson polyvalente. L’aluminium, apprécié pour sa légèreté, offre une excellente conduction thermique mais demande un traitement antiadhésif de qualité. Le cuivre, souvent réservé aux professionnels, séduit par sa réactivité à la chaleur, idéal quand la gestion de la température doit être millimétrée. Quant à la céramique, elle se distingue par son caractère antiadhésif naturel et son entretien facile, tout en convenant à une cuisson douce.
Les chefs recommandent d’évaluer la durabilité à travers l’épaisseur du fond, la qualité de l’assemblage et la compatibilité avec les feux (induction, gaz, vitrocéramique). Pour maximiser la longévité des ustensiles de cuisine, il faut opter pour un usage cohérent avec le type de plat préparé, éviter la surchauffe et adopter des techniques de nettoyage appropriées. Ces recommandations, partagées au sein des brigades comme dans les écoles de cuisine, restent des piliers pour garantir une expérience culinaire fiable et professionnelle.
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Fonctionnement du Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)
Dans cette section, découvrez comment SQuAD mesure la précision et le rappel dans l’évaluation des réponses.
Precision représente le rapport entre le nombre total de tokens correctement trouvés dans la prédiction et le nombre total de tokens proposés par la prédiction. La formule utilisée est : Precision = tp / (tp + fp). Ici, tp (vrai positif) désigne les tokens exacts partagés entre la réponse correcte et la prédiction, tandis que fp (faux positif) renvoie aux tokens qui apparaissent dans la prédiction mais non dans la réponse correcte.
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Recall est défini comme le nombre de tokens partagés entre la réponse correcte et la prédiction, divisé par le nombre total de tokens présents dans la réponse correcte, soit Recall = tp / (tp + fn). Le terme fn (faux négatif) correspond aux tokens présents dans la réponse correcte absents dans la prédiction.
Ce système repose sur la comparaison détaillée des tokens, soulignant l’importance d’aligner parfaitement la réponse de la machine avec la référence humaine. Plus precision et recall sont élevés, plus la machine restitue fidèlement la réponse attendue selon le protocole du Stanford Question Answering Dataset (SQuAD). Cela permet de vérifier non seulement si la bonne information est présente, mais aussi si la réponse est concise et pertinente.