Alcoholic Beverage Strength Discrimination by Taste May Have an Upper Threshold
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the association between alcohol consumption and negative health consequences, there is a need for individuals to be aware of their consumption of ethanol, which requires knowledge of serving sizes and alcoholic strength. This study is one of the first to systematically investigate the ability to discriminate alcoholic strength by taste. METHODS: Nine discrimination tests (total n = 413) according to International Standardization Organization (ISO) 4120 sensory analysis methodology "triangle test" were performed. RESULTS: A perceptible difference was found for vodka in orange juice (0.0 vs. 0.5% vol; 0 vs. 1% vol), pilsner and wheat beer (0.5 vs. 5% vol), and vodka in orange juice (5 vs. 10% vol, 20 vs. 30% vol, and 30 vs. 40% vol). The percentage of the population perceiving a difference between the beverages varied between 36 and 73%. Alcoholic strength (higher vs. lower) was correctly assigned in only 4 of the 7 trials at a significant level, with 30 to 66% of the trial groups assigning the correct strength. For the trials that included beverages above 40% vol (vodka unmixed, 40 vs. 50% vol and vodka in orange juice, 40 vs. 50% vol), testers could neither perceive a difference between the samples nor assign correct alcoholic strength. CONCLUSIONS: Discrimination of alcoholic strength by taste was possible to a limited degree in a window of intermediate alcoholic strengths, but not at higher concentrations. This result is especially relevant for drinkers of unlabeled, over-proof unrecorded alcoholic beverages who would potentially ingest more alcohol than if they were to ingest commercial alcohol. Our study provides strong evidence for the strict implementation and enforcement of labeling requirements for all alcoholic beverages to allow informed decision making by consumers.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle