AVALIAÇÃO SENSORIAL DE VINHAS RIESLING ITÁLICO NACIONAIS UTILIZANDO PERFIL LIVRE

SENSORY EVALUATION OF BRAZILIAN WELCHRIESLING WINES BY FREE-CHOICE PROFILING

AVALIAÇÃO SENSORIAL DE VINHAS RIESLING ITÁLICO NACIONAIS UTILIZANDO PERFIL LIVRE¹

Marta de Toledo BENASSI²,^*, Maria Helena DAMÁSIO³, Heloísa Máscia CECCHI³

RESUMO

A literatura cita um grande número de trabalhos envolvendo análise sensorial descritiva para vinhos. Perfil Livre, uma nova técnica descritiva, foi utilizado na caracterização em termos de aparência, sabor e aroma para sete amostras de vinhos brancos Riesling Itálico nacionais. Doze provadores, sem experiência anterior com a técnica, foram selecionados utilizando-se teste triangular. Para o levantamento de atributos foi empregado o método rede. O número de atributos levantados por provador variou de sete a treze. Utilizou-se a análise Procrustes Generalizada para tratamento dos dados. Durante quinze dias, foram realizadas quinze sessões, sendo duas para a seleção de provadores, quatro para o levantamento de atributos, duas para checar a ficha e sete para avaliação das amostras (blocos incompletos balanceados). Foi obtida boa discriminação entre as amostras. Os vinhos foram separados com base em atributos de sabor (doce, frutado, ácido, "adstringente" e alcoólico), correlacionados com a dimensão 1 (25% da variância), e um atributo de aparência (cor amarela), correlacionado com a dimensão 2 (9% da variância).

Palavras-chave: vinho Riesling Itálico, análise sensorial descritiva, Perfil Livre, análise Procrustes Generalizada.

SUMMARY

SENSORY EVALUATION OF BRAZILIAN WELCHRIESLING WINES BY FREE-CHOICE PROFILING. There is a large bibliography on descriptive sensory analysis of wines. Free-choice profiling, a new descriptive sensory technique, was applied to develop a profile with respect to appearance, aroma and taste for seven Brazilian Welchriesling wines. Twelve panelists, without experience with the technique, were selected using triangular tests. The Grid method was used to obtain the list of descriptors. The number of attributes developed for each judge vary from seven to thirteen. Generalized Procrustes Analysis were applied to the data. During fifteen days, fifteen sessions were realized: two to select the assessors, four to develop the terminology, two to check the score sheets and seven to evaluate the wines (balanced incomplete block design). It was observed good discrimination between the samples. Wines were differentiated mainly by taste attributes (acid, "astringent", alcoholic, sweet and fruity), correlated with dimension 1 (25% of variance), and one appearance attribute (yellow color), associated with dimension 2 (9% of variance).

Keywords: Welchriesling wine, descriptive sensory analysis, Free-choice profiling, Generalized Procrustes analysis.

1 — INTRODUÇÃO

O vinho é definido como a bebida obtida da fermentação alcoólica do mosto de uva sã, fresca e madura [1]. Embora essa bebida seja, ainda, menos popular em nosso país do que a cerveja e a caninha, o consumo tem aumentado nos últimos anos. Em 1995, o brasileiro consumiu em torno de 182 milhões de litros de vinhos nacionais, equivalente a 1,17 litros "per capita" [12]. O Brasil produziu cerca de 260 milhões de litros em 1994, os vinhos finos correspondem a 23%, sendo a maior parte (72%) vinhos brancos [8]. A cv. Riesling Itálico ocupa a terceira posição, em produção entre as viníferas brancas e foi a primeira casta nobre a ser utilizada na elaboração de vinho varietal [2].

O Perfil Livre (Free-Choice Profiling) é a mais recente técnica de análise sensorial descritiva. O provador tem liberdade de utilizar os termos descritivos na quantidade e da maneira que desejar, praticamente eliminando o treinamento da equipe. Cada provador desenvolve uma lista própria de atributos e definições para avaliação das amostras. Essa técnica foi descrita pela primeira vez para a avaliação de vinhos [13], e baseia-se no princípio de que as pessoas percebem as mesmas caracterís-ticas no produto, mesmo que se expressem de forma diferenciada. Uma comparação com a análise descritiva convencional mostrou resultados similares, apresentando a vantagem de contornar proble-mas na utilização de escalas, melhor repetibilidade de provadores e menor tempo de análise [14].

A única técnica estatística que pode ser aplicada aos dados obtidos com o Perfil Livre é a Análise Procrustes Generalizada (GPA). O princípio da análise é aproximar as configurações de cada provador a uma configuração consenso, maximizando as similaridades geométricas [7]. Os resultados de cada provador são considerados coordenadas num espaço multidimensional, que são transformadas de maneira a evitar variação no uso da escala, diferentes intervalos de valores ou interpretações diferenciadas dos atributos. Permite, ainda, detectar diferenças na percepção e falta de repetibilidade, podendo-se eliminar os provadores problemáticos e realizar uma nova análise dos dados [5, 6].

O objetivo do trabalho foi caracterizar sensorialmente sete amostras comerciais de vinhos Riesling Itálico nacionais, que apresentavam características físico-químicas bastante diferenciadas.

2 — MATERIAIS E MÉTODOS

2.1 – Apresentação das amostras e condições dos testes

Foram utilizados sete vinhos brancos Riesling Itálico nacionais, seis de marcas comerciais de mercado e um elaborado por um centro de pesquisa (amostra 5). Utilizaram-se seis vinhos com idade de um ano (safra 1994) e um (amostra 4) com dois anos (safra 1993).

Os testes foram realizados em cabines individuais. Para o Perfil Livre, foi utilizada luz branca; para a seleção de provadores, luz vermelha. Para o teste de seleção, o vinho foi servido em beckers de 50 mL, na descritiva, em taças do tipo tulipa. A amostra foi servida à temperatura ambiente (25° C), em volumes em torno de 30 mL. Entre as provas foram oferecidas água e bolacha tipo água e sal.

2.2 – Seleção de provadores

Na seleção foram empregados vinte provadores (treze mulheres e sete homens), alunos e funcionários da UNICAMP, de idades entre vinte e quarenta anos, que costumavam consumir vinho e apresentaram disponibilidade de tempo no período de realização da análise (duas semanas).

Utilizou-se o teste triangular para selecionar a equipe. Foram realizadas duas sessões em dias consecutivos. O critério usado para aceitação foi um mínimo de 50% de acertos nos quatro testes.

Os provadores selecionados não estavam familiarizados com a técnica de Perfil Livre, mas, em alguns casos, tinham experiência prévia com análise sensorial descritiva. Antes dos testes, foi dada uma explicação rápida sobre o Perfil Livre e a técnica de avaliação das amostras.

2.3 – Levantamento de atributos

Foi aplicado o método rede [9], sendo realizadas quatro sessões para o levantamento de atributos. Em cada sessão foi apresentado um par de amostras, para que os provadores anotassem as similaridades e diferenças. Os pares apresentavam características fisico-químicas bem diferenciadas, de maneira a levantar o maior número possível de atributos com relação à aparência, aroma e sabor dos produtos. Após o levantamento de atributos e discussão, em separado, com cada provador, foram montadas a ficha e a lista de definição dos atributos específicos para o provador (Figura 1).

FIGURA 1.
Ficha genérica para avaliação de vinho Riesling Itálico por Perfil Livre

Foi utilizada, para cada atributo, escala não-estruturada de 9 cm com marcação nos extremos (Figura 1). Foram empregadas mais duas sessões, em diferentes dias, para o teste das fichas, já simulando a apresentação para o descritivo: três amostras avaliadas separadamente em cada sessão. Quando necessário, os provadores alteraram as fichas, retirando e incluindo atributos, mudando os termos nos extremos das escalas e melhoraram as definições no glossário.

2.4 – Avaliação das amostras

Foram realizadas sete sessões de avaliação para as amostras. Cada provador recebeu a ficha de avaliação e o seu glossário. Empregou-se um delineamento de blocos incompletos balanceado para sete amostras (t=7, k=3, r=3, b=7, l =1, E=78) [3]. Em cada sessão, o mesmo bloco foi avaliado por todos os provadores e as amostras foram servidas separadamente. O delineamento foi apresentado uma vez, com um total de três provas por amostra para cada provador.

Os dados do Perfil Livre foram analisados por Análise Procrustes Generalizada. Foi utilizado o programa Procrustes PC versão 2.2 (Oliemans, Punter & Portners, P.O. Box 14167.3508 SG Utrecht, Holanda). Os dados foram inseridos na forma de doze matrizes (uma por provador) de vinte e uma linhas (sete amostras com três repetições) e sete a treze colunas (atributos).

3 – RESULTADOS E DISCUSSÃO

3.1 - Seleção dos provadores e Levantamento de Atributos

Dos vinte provadores avaliados foram selecionados doze. Os atributos desenvolvidos pelos provadores foram diferenciados; o número levantado variou de sete a treze, com uma média de dez.

3.2 - avaliação da performance dos provadores

A análise dos dados foi feita, inicialmente, empregando-se as duas primeiras dimensões, responsáveis pelas maiores variâncias. O total da variância explicada foi baixo (34%), mas as amostras ficaram bem separadas (Figura 2).

FIGURA 2
. Configuração consenso das amostras para a equipe de doze provadores

Para avaliar a eficiência da equipe foram consideradas a configuração dos provadores (Figura 3A), as variâncias residuais (Figura 3B) e as configurações das amostras por provador (Figura 4).

FIGURA 3. Configuração (A) e distribuição da variância residual dos provadores (B).

FIGURA 4. Configuração das amostras para os provadores 2 (A), 6 (B) e 9 (C)

A configuração dos provadores indicou que três deles [2, 6, 9] estavam bastante afastados dos outros, o que implicaria em discordância com a equipe (Figura 3A). A avaliação dos resíduos (Figura 3B) mostrou que os maiores valores de porcentagem de variância residual foram observados para os mesmos provadores, indicando diferenças entre a configuração das amostras feita pelo provador e a configuração consenso e/ou baixa repetibilidade [4].

Os gráficos individuais de configuração das amostras (Figura 4) foram comparados com o de consenso (Figura 2). Observou-se que o provador 2 (Figura 4A) não conseguiu uma discriminação adequada, considerando-se as dimensões 1 e 2, e apresentou a pior repetibilidade entre os três. O provador 9 (Figura 4C) teve, também, dificuldade para separar as amostras e apresentou, ainda, baixa repetibilidade e grande diferença com relação a disposição das amostras comparando-se com o consenso. A amostra 4 foi afastada das amostras 5 e 6, e as amostras 1, 2 e 7 foram aproximadas da amostra 3, considerando-se a dimensão 1. As amostras 5 e 6 tiveram sua posição invertida com relação a dimensão 2. O provador 6 (Figura 4B), apesar de ter conseguido uma melhor discriminação e repetibilidade, inverteu a posição das amostras 2 e 3 com relação a dimensão 1 do consenso (Figura 2). Optou-se, então, por desconsiderar-se os resultados dos provadores 2, 6 e 9.

3.3 – Escolha do número de dimensões da solução

A análise dos resultados após eliminação dos provadores [2, 6, 9] mostrou que o total da variância explicada por uma solução bidimensional manteve-se em, aproximadamente, 34%.

Quando se utiliza Perfil Livre, a variabilidade explicada é menor do que a observada na análise descritiva convencional, o que poderia ser atribuído aos provadores diferirem mais, por não terem sido treinados. As duas primeiras dimensões foram responsáveis por 59% da variância, para análise de iogurte [5]; 50%, para rum [11]; e 58%, para géis de laranja [4]. PAROLARI et al. [10], trabalhando com queijo, utilizaram três dimensões e o total da variância explicada foi de 49,7%.

No trabalho, como a variância explicada foi inferior ao descrito na literatura, estudou-se a possibilidade de utilizar-se um maior número de dimensões. A Figura 5 mostra o gráfico resultante de uma análise dos dados empregando-se dez dimensões, onde o total da variância foi de 58%.

FIGURA 5.
Variância do consenso por dimensão, utilizando dez dimensões

Foi feita a análise dos dados empregando outras dimensões, não houve discriminação adequada entre as amostras nas dimensões 3 e 4. Além disso, foram observados poucos atributos coincidentes entre os provadores que se correlacionaram de maneira significativa com essas dimensões. Deve-se considerar, conforme já foi discutido anteriormente, que apesar de, na análise utilizando a solução com duas dimensões, o total da variância explicada ter sido baixo, as amostras foram bem discriminadas. Assim, optou-se por analisar as amostras utilizando-se duas dimensões.

3.4 – Análise das amostras

A Figura 6 mostra a configuração consenso utilizando-se atributos de aparência, aroma e sabor, sem considerar os provadores 2, 6 e 9. A posição relativa das amostras é bem similar a obtida anteriormente com os doze provadores (Figura 2), havendo uma maior discriminação entre as amostras. As amostras 4, 5 e 6 ficaram mais afastadas com relação a dimensão 2, e a amostra 3 foi melhor separada da 2 considerando-se a dimensão 1.

FIGURA 6.
Configuração consenso das amostras, sem os provadores 2, 6 e 9

Os atributos que mostraram maior correlação para as duas dimensões estão descritos na Tabela 1. O critério utilizado na seleção foi considerar significativos os atributos com correlação, em módulo, superior a 0,50. A dimensão 1 foi correlacionada principalmente com atributos de sabor, a dimensão 2, com aparência (cor). Os atributos de aroma contribuíram pouco para a diferenciação.

TABELA 1.
Atributos com maior correlação (r < -0,50 ou r > 0,50) para cada provador na avaliação das amostras

PROVADOR	DIMENSÃO 1	DIMENSÃO 2
1	Sabor doce (-0,85) Sabor alcoólico (0,72) Sabor ácido (0,57) Sabor "adstringente" (0,52)	Cor "amarelada" (0,65) Aroma alcoólico (-0,57)
3	Sabor doce (-0,78) Sabor global (-0,61) Aroma alcoólico (-0,55)	Cor amarela (0,90) Aroma doce (0,82)
4	Sabor doce (-0,77) Sabor de álcool residual (0,76) Sabor ácido residual(0,76) Sabor ácido (0,65) Sabor "adstringente" (0,63) Sabor de uva passada (-0,52)	Cor amarela (0,76) Aroma "adstringente" (-0,54)
5	Sabor doce (-0,80) Sabor de uva (-0,63) Sabor alcoólico (0,53)	Cor amarela (0,59) Aroma de frutas (-0,58)
7	Sabor doce (-0,85) Sabor alcoólico (0,53) Sabor da fruta (-0,50)	Cor amarela (0,53)
8	Sabor doce (-0,78) Secura na boca (0,65) Sabor ácido (0,62)	Cor amarela (0,77)
10	Sabor amargo (0,67) Sabor doce (-0,64) Sabor ácido (0,53)	Cor amarela (0,54) Aroma alcoólico (0,51)
11	Aroma perfumado (-0,84) Sabor doce (-0,82) Sabor ácido (0,72) Sabor "adstringente" (0,61) Corpo (-0,54)	Cor amarela (0,63)
12	Sabor doce (-0,87) Sabor frutal (-0,78) Viscosidade (-0,54) Aroma doce (-0,53)	Cor amarela (0,68) Aroma frutal (0,57) Aroma ácido (-0,54)

Na Tabela 2 estão descritas as definições dos provadores para os atributos. No Perfil Livre, o provador teve a liberdade de utilizar os termos que desejou, uma vez que a técnica estatística GPA elimina as variações devidas a diferentes interpretações dos termos. Assim, não necessariamente os mesmos atributos deveriam ser empregados com o mesmo significado, mas verificou-se, no entanto, que as definições em muitos casos eram coincidentes, ou pelo menos bastante parecidas.

TABELA 2.
Definições dos atributos melhor correlacionados com a discriminação entre amostras

ATRIBUTO		DEFINIÇÃO	PROVADOR
Aparência	Cor "amarelada"	Intensidade de cor "amarelada"	1
	Cor amarela	Intensidade de cor amarela Maior ou menor intensidade de cor amarela	3,4,5,7,8,9 11, 12
	Viscosidade	Avaliada pela forma como escorre no copo	12
Aroma	Alcoólico	Associado ao aroma de álcool	1, 3, 10
	Doce	Associado ao aroma de solução de sacarose Associado com açúcar	3 12
	"Adstringente"	Associado ao aroma "adstringente"	4
	Ácido	Associado ao aroma ácido	12
	De frutas	Associado ao aroma adocicado de frutas em geral	5
	Perfumado	Associado ao aroma floral/de frutas	11
	Frutal	Associado ao aroma de uva	12
Sabor	Doce	Associado à produtos com açúcar,contraposição a seco Associado ao sabor de açúcar Associado ao sabor de produtos com açúcar	1 3,4,5,7,10,11 8, 12
	Alcoólico	Associado a sabor de álcool	1, 5, 7
	Álcool residual	Permanece mais tempo na boca o sabor de álcool	4
	Ácido	Associado ao sabor ácido Gosto azedo	1, 4, 10, 11 8
	Ácido residual	Permanece mais tempo na boca o sabor ácido	4
	"Adstringente"	"Amarra" a boca, associado a suave "Amarra" a boca "Aperta" a boca	1 4 11
	De uva	Associado ao gosto da fruta	5
	Da fruta	Associado ao sabor de uva	7
	Frutal	Associado ao sabor da uva	12
	Uva passada	Associado ao sabor residual de uva	4
	Sabor global	Intensidade global do sabor	3
	"Secura na boca"	"Tira a saliva"	8
	Amargo	Associado ao sabor amargo	10
	Corpo	Associado com viscosidade, espesso, "enche" a boca	11

A dimensão 1 (Figura 6), responsável por 25% da variância, separou as amostras principal-mente por atributos de sabor, sendo citados ,ainda, atributos de aroma (provadores 3, 11 e 12) e de aparência (provador 12). O sabor doce foi citado por todos os provadores, sendo, para 10 deles, o de maior correlação. Os atributos relativos a percepção dos sabores ácido (ácido e ácido residual), alcoólico (alcoólico e de álcool residual), "adstringente" ("adstringente" e "secura na boca") e da uva (da fruta, frutal, da uva, de uva passada) também foram citados por vários provadores (Tabela 1).

Os vinhos alocados mais a direita [4, 5, 6] foram considerados mais alcoólicos, ácidos e "adstringentes", mas não foram separados entre si por essas características. Os vinhos dispostos mais a esquerda foram melhor separados pela dimensão 1, e descritos como mais doces e de sabor mais próximo ao da fruta, em ordem crescente para as amostras 3, 2, 7 e 1 (Figura 6).

Foram observados apenas três atributos de aroma (alcoólico, perfumado e doce) para a discriminação com relação a dimensão 1 (Tabela 1). O aroma doce e o perfumado, associados ao aroma de fruta (Tabela 4), apresentaram correlação na mesma direção dos sabores correspondentes.

A dimensão 2 (Figura 6), responsável por 9% da variância, separou as amostras principalmente por atributos de aparência. Foram, ainda citados atributos de aroma (provadores 1, 3, 4, 5, 10 e 12), mas sua utilização não foi consistente. A cor amarela foi o atributo com maior correlação para todos os provadores (Tabela 1).

As amostras 4, 5 e 6, descritas como tendo sabor semelhante, foram separadas por sua cor. A amostra 4 foi considerada mais amarela que a 5 e 6, respectivamente. Entre os vinhos alocados mais a esquerda, a amostra 2 apresentou cor amarela mais intensa que a 1 e 7, respectivamente (Figura 6).

A Figura 7 mostra a porcentagem de variância total associada as amostras. A parte inferior do histograma representa a variância do consenso, e a parte superior listrada, a variância residual.

FIGURA 7
. Distribuição da variância do consenso e resíduo entre as amostras

A amostra 1 representou a maior proporção da variância total (13%), com uma das menores variâncias residuais (2,8%) (Figura 7). Essa amostra apresentava teores mais baixos de álcool e ácidos e mais altos de açúcar. Como essas características, principalmente a doçura, foram bem identificadas pelos provadores, pode ter havido uma maior facilidade para discriminação da amostra e concordância na sua localização. Pode-se, ainda observar que foi a amostra com melhor repetibilidade (Figura 6). A amostra 5 foi intermediária com relação a variância total (7,3%), mas teve a maior variância residual (3,3%) (Figura 7). O valor residual alto estaria associado à diferenças das configurações individuais.

A amostra 3 apresentou a menor proporção da variância total (3,7%), sendo mais da metade desse valor devido a variância residual (2,1%), mostrando pouca concordância dos provadores com relação a suas características (Figura 7). No gráfico de consenso (Figura 6), a amostra 3 foi a que se localizou mais próximo ao centro do espaço, o que poderia estar associado a essa amostra ocupar uma posição diferente no julgamento de cada provador, não havendo, realmente consenso sobre ela.

4 — CONCLUSÕES

A técnica de Perfil Livre, associada a análise Procrustes Generalizada para tratamento dos dados, permitiu a caracterização e discriminação sensorial das amostras estudadas. Os vinhos foram separados com base em atributos de sabor (doce, frutado, ácido, "adstringente" e alcoólico) e um atributo de aparência (cor amarela). O Perfil Livre apresentou vantagens com relação a análise descritiva convencional exigindo menor tempo e contornando variações individuais dos provadores, com relação ao uso de escalas e a diferentes interpretações dos termos empregados.

5 — REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

6 — AGRADECIMENTOS

À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), pelo auxílio concedido.

² Depto. Química e Geociências - UNESP - IBILCE. Caixa Postal 136, CEP 15054-000, São José do Rio Preto - SP

³ Faculdade de Engenharia de Alimentos - UNICAMP. Caixa Postal 6121, CEP 13081-970, Campinas - SP

^* A quem a correspondência deve ser endereçada.

• [1] AMERINE, M. A.; BERG, H. W.; CRUESS, W. V. The technology of wine making. AVI Publishing Company, Inc., Westport, 1967. 799 p.
• [2] CAMARGO,U.A. Uvas do Brasil EMBRAPA-CNPUV, Brasília, EMBRAPA-SPI, 1994. 90p.
• [3] COCHRAN, W. G. & COX, G. M. Experimental Design 2aed. Wiley Inc., New York, 1957. p. 470-476.
• [4] COSTELL, E.; TRUJILLO, C.; DAMASIO, M. H.; DURAN, L. Texture of sweet orange gels by free-choice profiling. J. Sensory Studies, v.10, p. 163-179, 1995.
• [5] DIJKSTERHUIS, G. B. & PUNTER, P. Interpreting Generalized Procrustes Analysis 'analysis of variance' tables. Food Quality and Preference, v.2, p. 255-265, 1990.
• [6] DIJKSTERHUIS, G. B. & GOWER, J. C. The Interpretation of Generalized Procrustes Analysis and allied methods. Food Quality and Preference, v.3, p. 67-87, 1991.
• [7] GOWER, J. C. Generalized Procrustes analysis. Psychometrika, v.40, p. 33-51, 1975.
• [8] MELLO, L. M. R. Produçăo e comercializaçăo de vinhos, mosto e sucos de uva do Rio Grande do Sul. Ministério da Agricultura, do Abastecimento e da Reforma Agrária. EMBRAPA - CNPUV, 1995.
• [9] MOSKOWITZ, H. R. Product Testing and Sensory Evaluation of Foods - Marketing and R&D Approaches. Food and Nutrition Press, Inc. Westport, 1983. 605 p.
• [10] PAROLARI, G.; VIRGILI, R.; PANARI, G.; ZANNONI, M. Development of a vocabulary of terms for sensory evaluation of Parmigiano-Reggiano cheese by free-choice profiling. Italian Journal of Food Science, v.6, p. 317-324, 1994.
• [11] PIGGOTT, J. R.; PATERSON, A.; FLEMING, A. M.; SHEEN, M. R. Consumer perceptions of dark rum explored by free choice profiling. Food Quality and Preference, v.3, p. 135-140, 1991/2.
• [12] Venda de vinho nacional sobe 17% em 96. Folha de Săo Paulo, caderno 2, p. 4, 04/11/1996.
• [13] WILLIAMS, A. A. & LANGRON, S. P. The use of free-choice profiling for the evaluation of commercials ports. J. Sci. and Food Agric., v.35, p. 558-568, 1984.
• [14] WILLIAMS, A. A. & LANGRON, S. P. A comparison of the aromas of six coffees characterized by conventional profiling, free-choice profiling and similar scaling methods. J. Sci. and Food Agric., v.36, p. 204-214, 1985.

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Recebido para publicação em 2/09/97. Aceito para publicação em 26/08/98.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  20 Maio 1999
• Data do Fascículo
  Ago 1998

Histórico

• Recebido
  02 Set 1997
• Aceito
  26 Ago 1998