Using Preferred Attribute Elicitation to Determine How Males and Females Evaluate Beer
Notice bibliographique
Résumé
The variety of beers available for consumption has increased due to the recent emergence of many craft brewing operations and it has been suggested that this is affecting how consumers evaluate beer. Currently, beer consumers are mostly male and only 20% of women are primarily beer drinkers. The main objective of this project is to compare and contrast descriptions of beer products created by males and females. The preferred attribute elicitation (PAE) method was used to create a description of 4 beers common to residents of Nova Scotia, Canada. Four PAE sessions were held: 2 sessions consisted of females (n = 16 and 15) and 2 sessions of males (n = 11 and 17). Four beer samples were chosen from locally available commercial beers, 2 of these samples were considered to be craft-brewed beer and the other samples were nationally available brands (macrobrewed). Both the males and females generated descriptions that included 5 identical terms; however, they differed in the importance they assigned to each attribute. Notably, bitterness was perceived to be of more importance to female panelists. Throughout all PAE sessions, the craft-brewed beers were associated with considerably more sensory attributes than the macrobrewed beers. It can be concluded that both the female and male groups found discernible differences between the craft and macrobrewed beers; however, they place importance on different sensory attributes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».