Individual Differences in the Chemical Senses: Is There a Common Sensitivity?
Notice bibliographique
Résumé
Taste, smell, and chemical irritation (so-called trigeminal sensation) combine in our daily experience to produce the supramodal sensation of flavor, are processed by partly overlapping neural mechanisms, and show functional interconnectivity in experiments. Given their collaboration in flavor formation and the well-established connections between these senses, it is plausible that polymodal detection mechanisms might contribute to individual differences in measured sensitivity. One would expect the existence of a general chemosensory sensitivity factor to result in associations among taste, smell, and trigeminal stimulation thresholds. Measures of 5 detection thresholds from all the chemical senses were assessed in the same group of young healthy subjects (n=57). An unbiased principal components analysis (PCA) yielded a 2-component solution. Component 1, on which taste thresholds loaded strongly, accounted for 29.4% of the total variance. Component 2, on which the odor and trigeminal lateralization thresholds loaded strongly, accounted for 26.9% of the total variance. A subsequent PCA restricted to a 3-component solution cleanly separated the 3 sensory modalities and accounted for 75% of the total variance. Thus, though there may be a common underlying factor that determines some individual differences in odor and trigeminal lateralization thresholds, a general chemical sensitivity that spans chemosensory modalities seems unlikely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».