Sensory and Hedonic Evaluation in Response to Food-Cue Exposure: The Case of Juicing Demonstration of Fresh Oranges
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated whether observing the orange squeezing (juicing) process can influence consumers’ sensory evaluations and hedonics of different forms of orange juice. The juicing process delivers cognitive (freshness) and physical (olfactory/visual) food cues. Three forms of orange juice were used in the experiment: fresh squeezed, not-from-concentrate, and from-concentrate. Participants were divided into two groups, with only one group observing the juicing process using a specially designed table-top juicer. Sensory evaluations of participants who did not observe the juicing process were not significantly different with the exception of color. The demonstration of the juicing process primed consumers to identify and evaluate fresh squeezed orange juice in terms of color, aroma, flavor, sweetness, and acidity. The results of an ordered logistic model indicated that consumer acceptance of orange juice was significantly linked to internal attributes such as flavor, sweetness, acidity, and pulp, and the acceptances were not significantly different by juice forms. This implied that food cues from the juicing process can affect human sensory evaluation of the cued food, but the food cues may not overwhelm, in particular when attributes of alternatives are almost homogeneous.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».