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Enregistrement W2110709463 · doi:10.5539/jas.v5n4p161

Sensory Analysis of New Varieties of Citrus as a Complementary Strategy to the Brazilian Citriculture

2013· article· en· W2110709463 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrange (colour)Citrus × sinensisFlavorSensory analysisHybridHorticulturePeraBiologyFood scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brazil new varieties of citrus were selected along the years, but none sensory analysis is usually made to verify the acceptance as one of the bottleneck for fresh citrus juice industry and before the commercial release. We have evaluated the response of consumers (n=62) for eight new hybrids of the crossing between sweet orange and mandarin in five sensory attributes and used analysis of variance Tukey's procedure (HSD) and internal preference mapping for the data processing. The results were compared in relation to their standard physical-chemical characteristics and with commercial varieties: Murcott tangor (Citrus sinensis (L.) Osbeck x Citrus reticulata Blanco), Pera sweet orange (Citrus sinensis (L.) Osbeck, Cravo mandarin (Citrus reticulata Blanco). Hybrids TM x LP 222 and TC x LP 5 are candidates to become variety and TM x LP 94 was chosen for new sensory analysis. Flavor featured as the most important parameter for orange juice and some hybrids with adequate physical-chemical parameters presented low acceptance, while others with inadequate parameters showed good acceptability, what suggests a new way to fruit selection.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,262 · 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