The Meaning of Food Preferences in the Human Behaviour and Personalities.
Notice bibliographique
Résumé
Learned predisposition to choice in a favorable or unfavorable manner with respect to a given food is a complex and plastic trait resulting from interactions between both nutritional properties of food and individual chemosensory perception, this last modulated by personality properties and interoceptive awareness (alexithymia). \nWe report data obtained by a total of ~700 individuals (aged 18-76) coming from 6 different small villages in the Friuli Venezia Giulia region in northern Italy. Participants completed a food preferences questionnaire on 66 different foods, rating their liking of each item on a 9 point scale ranging from “extremely like” to “extremely dislike”. Standardized questionnaires were also administered to characterize subjects on selected personality traits (Temperament and Character Inventory – TCI) and alexithymia (Toronto Alexithymia Scale – TAS-20).\nWe conducted a linear regression between the mean of all food preferences and neuropsychological traits, using sex and age as covariates. The mean of food preferences was associated negatively with TAS total score (p=7.5e-05) and externally oriented cognitive style (subitem 3 of TAS-20) (p=2.0e-07), and was positively associated with self-transcendence total score (ST) (p=5.9e-04) and spiritual acceptance (ST3) (p=6.5e-04) among TCI dimensions.\nWe conclude that food preferences are modulated by the enduring tendency to transcend contingent sensorimotor representations (ST) on the one hand, by difficulty distinguishing between feelings and the bodily sensations of emotional arousal, and concrete thinking, often with the exclusion of emotional responses to stimuli of the other. \nThese results can provide insight to a clearer understanding of the motivations of consumers and their effects to choice diets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».