Sensory characterization during repeated ingestion of small‐molecular‐weight phenolic acids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Characterization of the sensory properties of small-molecular-weight phenolic acids such as ferulic and vanillic acids has been limited. The objectives of this study were to characterize the sensory perceptions of these acids and the effects of their repeated consumption on sourness, bitterness and astringency. This knowledge will further the understanding of the impact of these acids on the sensory characteristics of foods in which they are typically consumed. RESULTS: Two time-intensity sensory evaluation experiments were conducted with nine trained panelists: a single-sip study and a sequential-sip study. Concentrations of phenolic acids typically found in whole grain bread were tested. For both experiments, vanillic acid was perceived to be significantly more sour than ferulic acid, and ferulic acid was perceived to be significantly more bitter than vanillic acid. Maximum sourness, bitterness and astringency intensities significantly increased with increasing molarity for both acids. During sequential sipping, astringency and bitterness intensity increased with each sip. Sourness, however, increased to sip 3 but did not significantly increase after that point. CONCLUSION: This research demonstrates that even small quantities of phenolic acids can be perceived as increasingly bitter and astringent with repeated exposures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».