Consumer acceptance of quality protein maize (<scp>QPM</scp>) in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undernutrition in sub-Saharan Africa remains problematic, and quality protein maize (QPM) can benefit populations whose diets are heavily based on maize and who are consequently at risk for inadequate intakes of quality protein. However, changes in the chemical composition of QPM may affect its sensory characteristics and, hence, acceptance. Acceptance tests were therefore conducted to evaluate QPM varieties in three East African countries using central location tests with one or two varieties in each country, using the most popular preparations: ugali (Tanzania), githeri (Kenya) and injera (Ethiopia). In total, 281 urban and rural consumers of both sexes and varying levels of education evaluated the products on standard sensory criteria: appearance, aroma, texture, taste and overall, using a Likert scale. RESULTS: The results show that African consumers can differentiate QPM products from their conventional counterparts, indicating that the QPM trait results in distinguishable sensory changes. Analysis by ordinal mixed regression models showed that consumers found QPM acceptable and even preferable to conventional maize. CONCLUSION: The sensory characteristics of QPM are therefore no impediment to its adoption; on the contrary, when coupled with good agronomic performance, they may help its utilization, leading to a positive impact in nutritionally vulnerable populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».