Descriptive analysis and early-stage consumer acceptance of yogurts fermented with carrot juice
Notice bibliographique
Résumé
This research explored the sensory characteristics and consumer acceptance of novel probiotic unsweetened yogurts. Yogurts were made with 4 carrot juice levels (8, 16, 24, and 32%), 2 firmness levels (regular, 45g/L milk solids; firm, 90g/L milk solids), and 2 starter cultures (C1, C2). The sensory profile characterized the color intensity (before and after stirring), carrot flavor, sourness, and 7 texture/mouth-feel attributes (astringency, chalkiness, mouth-coating, thickness, smoothness, creaminess, and graininess). The influence of carrot juice level and firmness level were evaluated using ANOVA, polynomial contrasts, and principal component analysis. Mean scores and standard errors were calculated. Consumer acceptance panels in Wolfville, Nova Scotia (n=56), and in Vancouver, British Columbia (Asian n=72, non-Asian n=72), evaluated the hedonic responses to the C1 and C2 formulations, respectively. We observed increases in color intensity, carrot flavor, creaminess, mouth-coating, and chalkiness with increasing carrot juice levels, as well as increases in color intensity, carrot flavor, creaminess, mouth-coating, thickness, and astringency with increasing milk solids concentrations of the C1 and C2 yogurts. Mean hedonic scores for color, appearance, and texture/mouth-feel were greater than hedonic scores for aroma, flavor/taste, and overall liking. This research identified the sensory qualities that need further development and demonstrated the importance of early-stage consumer acceptance research for directing new product development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».