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Enregistrement W2075882365 · doi:10.1016/j.foodqual.2015.02.015

Product selection for liking studies: The sensory informed design

2015· article· en· W2075882365 sur OpenAlexafffund
Brian C. Franczak, Ryan P. Browne, Paul D. McNicholas, Christopher J. Findlay

Notice bibliographique

RevueFood Quality and Preference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensOntario Universities’ Application CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProduct (mathematics)Product designComputer scienceSensory systemVariety (cybernetics)Selection (genetic algorithm)Imputation (statistics)MarketingCognitive psychologyPsychologyMathematicsMachine learningArtificial intelligenceBusinessMissing data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liking studies are designed to ascertain consumers likes and dislikes on a variety of products. However, it can be undesirable to construct liking studies where each panelist evaluates every target product. In such cases, an incomplete-block design, where each panelist evaluates only a subset of the target products, can be used. These incomplete blocks are often balanced, so that all pairs occur the same number of times. While desirable in many situations, balanced incomplete blocks have the disadvantage that, by their nature, they cannot favor placing dissimilar products next to one another. A novel incomplete-block design is introduced that utilizes the target product’s sensory profile to allocate products to each panelist so that they are, in general, as dissimilar as possible while also ensuring position balance. The resulting design is called a sensory informed design (SID). Herein, details on the formulation of SIDs are given. Data arising from these SIDs are analyzed using a simultaneous clustering and imputation approach, and the results are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,776
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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