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Enregistrement W2384781313 · doi:10.1111/joss.12210

Does Data Collection Device Affect Sensory Descriptive Analysis Results?

2016· article· en· W2384781313 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Sensory Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaptopData collectionDescriptive statisticsUnivariateComputer sciencePrincipal component analysisStatisticsSensory analysisAnalysis of varianceAffect (linguistics)Multivariate statisticsData miningMathematicsPsychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to determine if data capture device type had a significant influence on sensory descriptive analysis results. 12 trained assessors evaluated 4 snack bar products in triplicate on each of three devices (iPod, iPad, external monitor). Four‐way univariate analysis of variance detected no significant product by device interaction in 19 of 20 attributes. Products were ranked in a similar manner with regards to attribute intensity on all devices. Both Principal Component Analysis and Generalized Procrustes Analysis multivariate configurations showed very similar arrangements for all products and devices. The input device is identified as a potential factor in the trend toward lower absolute scale values with increasing screen sizes. Practical Applications The computerized devices that are available for sensory data collection have changed over the years. Research facilities often compare historical data to newly obtained data sets; however, the question remains: can data be compared when different data collection devices were used? This study determined that descriptive analysis test results are comparable if data are collected on an iPod, an iPad and a laptop with a monitor display.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,153 · 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