Flavour preferences in youth versus adults: a review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand the available evidence of how children and adults differ in their preferences for flavours that may be used in tobacco products. DATA SOURCES: A total of 474 articles published between 1931 and August 2015 were retrieved through searches conducted in PubMed, EMBASE, Web of Science and PsycINFO. STUDY SELECTION AND EXTRACTION: A 2-phase relevancy review process resulted in the identification of 59 articles and information was extracted by 2 independent reviewers. DATA SYNTHESIS: Findings were grouped by taste and smell preferences, which are important components of overall flavour. For taste, evidence is summarised in the following categories: sweet, salty, sour, bitter, umami and fat; within each of them, findings are organised by age categories. For smell, evidence is summarised as follows: fruit/herbal/spices, tobacco and coffee and other odours. Major findings from this search indicated that sweet preference in children and adolescents was higher than in adults. Examples of preferred food-related tastes and odours for young people included cherry, candy, strawberry, orange, apple and cinnamon. Currently, all these are used to flavour cigars, cartridges for electronic cigarettes, hookah (waterpipe) and smokeless tobacco products. CONCLUSIONS: Infants and children exhibited elevated sweet and salty preference relative to adults. Age-related changes in bitter, sour, umami and fat taste were not clear and more research would be useful. 'Sweet' food odours were highly preferred by children. Tobacco products in flavours preferred by young people may impact tobacco use and initiation, while flavours preferred by adults may impact product switching or dual use.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».