Sensory and Instrumental Consistency of Processed Cheeses
Notice bibliographique
Résumé
<p>The objective of this study was to evaluate the instrumental and sensory texture of seven cheeses, as well as correlate sensory measurements of texture with mechanical properties. The cheeses were composed of different types of basic mass (casein and whey proteins) and emulsifying salts. Instrumental analysis of texture was performed using the universal mechanical testing machine (Instron) for determining the properties of firmness, elasticity, adhesiveness, gumminess, chewiness and cohesiveness. Data was analyzed using the principal component analysis and clustering analysis. Sensory texture was evaluated by a group of semi-trained assessors according to the ranking-difference test for texture of the products. The results were analyzed by the Friedman test; while sensory and instrumental texture measurements were correlated by the Spearman correlation coefficient. With regard to sensory and instrumental texture of the cheeses, the formation of three groups was observed: a first group consisting of cheeses with intermediate texture, another consisting of softer products and a third group formed of more consistent cheeses. Texture differences of the cheeses were determined by their protein and emulsifying agent composition. Sensory consistency presented a significant correlation (|r<sub>s</sub>| &gt; 0.90 and p &lt; 0.01) with the properties of mechanical: firmness, adhesiveness, chewiness and elasticity. On the other hand, the sensory texture measurement is not correlated with the instrumental measurements of gumminess and cohesiveness, indicating that they do not reflect the human perception of cheese texture.</p>
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».