Consumer research explores acceptability of a new Canadian apple – Salish™
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cliff, M. A., Stanich, K. and Hampson, C. 2014. Consumer research explores acceptability of a new Canadian apple – Salish™. Can. J. Plant Sci. 94: 99–108. This research compared consumer preferences for a new Canadian apple, Salish™ (cultivar SPA493), with commercial cultivars using data collected at two University of British Columbia Apple Festivals (2008, 2010). Mean acceptability by mouth and visual acceptability scores for Salish™ were compared with those for each of three tart (subacid/acid) cultivars (Granny Smith, McIntosh, Spartan) (2008, n ≈ 165) and two relatively new cultivars (Ambrosia, Honeycrisp) (2010, n=1182). T-tests on the 2008 data (n ≈ 165) revealed that Salish™ had higher consumer acceptability than Granny Smith and McIntosh. Analysis of variance of the 2010 data evaluated the influence of ethnicity (ancestral origin), age, gender and stated apple preference (sweet, tart), for the two largest sub-groups of consumers (Asian ethnicity, n=353 European ethnicity, n=725). While 88% of consumers of Asian ethnicity categorized themselves as sweet apple eaters, consumers of European ethnicity were both sweet (55%) and tart (45%) apple eaters. The sweet apple eaters rated Ambrosia higher in acceptability by mouth than Salish™, while tart apple eaters preferred Salish™. On average, consumers’ stated apple preference (sweet, tart) was consistent with their acceptability scores. Mean acceptability by mouth scores for consumers of Asian ethnicity were higher for Ambrosia and lower for Salish™ as compared with consumers of European ethnicity. The visual acceptability of red apples with a green ground (background) colour was significantly lower than those with a yellow ground colour. This suggested that sweet apple eaters of both ethnicities had a strong negative bias for apples with a slightly green ground colour. The work will assist industry in releasing and appropriately marketing cultivars to selected consumers in the metropolitan marketplace.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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