跳到主要內容

吃過這麼多巧克力卻沒吃過可可豆!?

R0218407

這次跟著技師與農部官員進行的考察之旅,
讓好一陣子都坐在電腦前的我,過了個非常暢快的旅程。
尤其是其中一戶種植不少可可的農家,
讓我第一次真實的看到也品嘗到這個奇妙的東西。

R0218386

可可豆(Cacao)有許多種顏色,時常是綠色但這戶農家的品種則是紅色,
而可可樹上可以結出許多果實,有些甚至超過十顆以上,
而剛長出的可可豆夾非常小巧,如同小葡萄乾一般 (如下圖)
R0218389
而適於採收的豆莢非常的巨大,
剖開後有著數十顆乳白色的果實,就是我們常聽到的可可豆!!
R0218404
重點來了,這個白色的果實跟我們印像中的可可豆差異十分之大,
原因是可可豆外,還包覆著一層白色的果肉,
這果肉的口感出奇有趣,完全讓人聯想不到跟可可、巧克力有關,
嘗起來微酸中帶點清甜,口感頗為高雅!
R0218399
R0218406

而吃掉那層薄薄的果肉後,就是可可豆的原型了!!
而農人的作法,也不像我們那麼悠閒的一邊吃一邊看,
一般就是直接將可可豆裝桶,外殼就直接棄置。
R0218391
採收後,便直接將所有可可豆平鋪於廣場上曝曬,使其發酵
發酵完成後,產生出的就是我們熟悉的可可味道了。
不過在曝曬過程初期中,果肉發酵的味道非常濃厚,
廣場四處瀰漫著水果腐敗的酸味,讓人十分頭暈!
R0218416

吃過這麼多巧克力,卻沒吃過可可豆,
這次難得的經驗不只讓心情煥然一新,更是十分有趣的體會呢!!

R0218430

PAN
2012.04.13


More Information : Location : San Miguel de Los Bancos, Pichincha, Ecuador
Camera : Sony NEX5
Len : Leitz 35mm/2.8 Summaron
Date : 2012.04.13

留言

這個網誌中的熱門文章

醫學健康跨領域合作的開始:資料工程

一直都很喜歡在會議上與跨領域的專家、醫師、學者分享我們在數據工程與分析應用上的發展經驗。 許多的專家學者,對於大數據應用的認知都仍侷限在一個超大型結構化資料集的子集合應用,在規劃好的條件設定下,針對特定的目標(疾病、行為)進行篩選,將數據narrow down到可以被個人電腦或是單一伺服器架構處理的小型資料集。 這樣的半手工處理方式,對於專一(Specific)領域主題的資料追蹤計算或許已經十分足夠,但當中倘若資料清理方式有改變、篩選條件增減,所有的數據都要從raw重新處理,不僅造成大量的時間與人力浪費,對於專案計畫進度的延宕更是麻煩。這些還不包含

Google 資料庫方案–Spreadsheet–(1)資料呈現

HEMiDEMi 的標籤: Google , Google SpreadSheet , 雲端 早在規劃『 教育,意義! 』project時, 便有打算將整個網站建立過程撰寫一篇教學,讓有興趣以google 服務為基礎進行開發的朋友參考。 沒想到這個想法擺著就拖了好幾個月, 好在學生提出了問題,就趁這機會寫一寫吧。 基本上『 教育,意義! 』網站的架構完全建立在Google提供的服務, 廣義來說也是個雲端的系統, 所有的資料是分散在不同的服務架構下,再用GAE, Javascrript將服務資訊串接起來, 由Blogspot 統一呈現。 省了租主機的費用,或架站的硬體、電費, 最好的地方在於不用管理主機維運的問題, 只要專心做我的創意、嘗鮮就好了!!   多棒! 若將『 教育,意義! 』網站依功能層次來分類,可以分為三層結構, 當中的層次與使用技術大致如下: UI 介面層 服務 : Blogspot (網站介面) , Picasa (相簿空間), Google Apps 技術 : Javascript , AJAX ( JQuery ) App應用層  服務 : Google App Engine (GAE) 技術 : Java, Java Server Page (JSP) 資料層 服務 : Google Docs (文件), Google Spreadsheet (試算表) 技術/函式庫 : Java, Google Data APIs 本篇文章將著重在介紹以Google Spreadsheet 做為雲端資料庫, 其他主題將會陸續推出。 若對Google API 與 Google App Engine 初步建置有興趣, 可以參考之前文章: 佛心來著的 Google Data API – for JAVA 雲端的開始:Netbeans 無痛 Google App Engine Java 服務開發 Google Spreadsheet 做為資料庫系統 對於小型的資料系統來說, 採用Google Spreadsheet做為應用程式資料庫(如問卷調查或線上系統) 也算堪用, 目前的儲存限制為 : 40 萬個儲存格 每張工作表最多...

歡迎引戰的Threads演算法機制

  最近受到江老師 江振維的啟發,開始測試Threads的演算法機制,發現它驚人的傳播速度 先講成果,一篇thread文: 第17小時,10,689瀏覽,106則回覆 第24小時,22,122瀏覽,179則回覆  帳號追蹤數僅104位  簡單來說,Threads的機制跟過去Facebook大多鎖定在親朋好友社交網絡之間的內容不一樣,它會大量收集有相關興趣的人來觸及,內容散亂主題分散觸及效果越差,但太過專業不是一般人能理解的效果會更差,所以主題明確直白淺顯易懂,可以快速激發討論的內容,就是容易被擴散的。 這次實驗做了一個策略,文章很簡單,短短三行: 『小朋友為什麼不能學ai?  學生交作業為什麼不能用ai?  為什麼要阻礙進化?』 (文章連結) 策略設計 用爭議性內容(Controversial topics)並參考坎寧安定律(Cunningham's Law)方式,讓主題有開放性討論(疑問句、ai)、敏感性主題(小朋友、學生),最後錨定一個負面且帶有爭議性的價值論述 (阻礙進化),來引發討論 每一個回文,都按愛心 回覆一人只回一次,不深追討論 回覆時回疑問句(諷刺、引戰),但不評斷價值 結果~~ 碰🔥  快速大量瀏覽以及對立式發言,中午時刻短短三小時擴增5000人瀏覽,當回覆互動增加時,會在一個短時間內快速吸人進來討論,直到24小時後觸及就自動下降幾乎歸零。 對比前後實驗的發文,專業文、分享文,效果都非常有限。 可以了解,在這樣同溫特化以及互動至上的平台,"引戰"對於流量製造的效果非常好,但是否能產生導流效果,不得而知,未來可以再嘗試☕ 最後,我自己還是不喜歡這種操作, 認真看待事物、追求專業、理想與和諧,這種人格特質,對於製造混亂、誘發對立討論,雖然還是可以引導教育意義,但互動過於浪費時間、缺少實質回饋、仇恨言論造成心理疙瘩,這都是自己不喜歡的特性😅 還是留給有心理素質的人去玩吧! XD PAN 20240704 Reference Berger, J., & Milkman, K. L. (2012). What Makes Online Content Viral? "Content that evokes high-arousal emotions such as awe, anger, and anxiet...