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Enregistrement W2127208870 · doi:10.5539/jfr.v1n4p150

Sensorial Characteristics of a Senescent Plantain Empiric Dish (Dockounou) Produced in Côte d’Ivoire

2012· article· en· W2127208870 sur OpenAlexvenueno aff
Akoa Essoma Edwige Flore, Kra Kouassi Aboutou Séverin, Mégnanou Rose-Monde, Akpa Eric Essoh, Ahonzo Niamké L. Sébastien

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCote d ivoireTasteEthnic groupFlavorGeographyAge groupsFood scienceDemographyBiologyArtHumanitiesSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dockounou, a plantain derivate dish, is proposed on Côte d’Ivoire markets, under various sensorial qualities. Nevertheless, most of time, consumers’ demands are not satisfied. Hence, a survey was undertaken in Abidjan to determine dockounou consumers’ preferential sensorial criteria, for further improvements. 1250 respondents of both genre, from three age categories (junior, major and senior), literates or not and belonging to all the ethnic groups of Côte d’Ivoire, were interviewed through the whole communes. Among the eight sensorial criteria of dockounou, the majority of respondents identified packaging (98.16%), structure (94.47%), taste (91.11%) and the color (80.13%) as the first essential sensorial criteria for the choice of dockounou. They were followed by the texture (74.29%), flavor (68.43%), cooking mode (66.59%) and the type of flour (59.05%). The specific sensorial characteristics most of the respondents expected, independently to the socio-demographic variables, were <em>Thaumatococcus daniellii</em> leaf (55.59%) as packaging, smooth structure (58.44%), sweet-spiced taste (80.65%), brown color (67.32%), hard texture (57.31%), plantain flavor (73.96%), water cooking (48.08%) and maize (38.24%) and rice (37.09%) flours. However, these sensorial characteristics choices were significantly influenced by the ethnic and the age category more than the genre and the education.<br />

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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