MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886829222 · doi:10.1111/joss.12463

Use of experienced panelists and the projective mapping task in comparison to trained panelists and naïve consumers

2018· article· en· W2886829222 sur OpenAlexaff
Maude Morin, Lydia Hayward, Matthew B. McSweeney

Notice bibliographique

RevueJournal of Sensory Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTask (project management)Product (mathematics)Applied psychologyPopulationSocial psychologyMathematicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Projective mapping (PM) is rapid sensory method that is becoming more popular among sensory scientists to obtain general product descriptions. This study compares the results of a descriptive analysis panel completed by trained panelists to the results of a PM task completed by experienced panelists (n = 22) and naïve consumers (n = 79), using cookies made with alternative grains as a model. The experienced panelists in this trial were considered as those who have experience with the PM task; however, they do not experience with the products being tested. There was no correlation between the naïve consumers and experienced panelists (RV = 0.297). The RV coefficient between the experienced panelists and the trained panelists was 0.665, indicating a high similarity. These results indicate that experience with the sensory task has drastic effects on the panelists' evaluations. Future work needs to explore when experienced panelists are the most suitable group of assessors to be used. Practical applications Experienced panelists are panelists who have extensive knowledge and experience with a particular sensory method. However, in this trial, they do not possess knowledge or training about the products being assessed. This study investigates how experienced panelists performing the PM task compare to naïve consumers and trained panelists. There was no correlation between the naïve consumers and the experienced panelists; however, there was a correlation between the trained and experienced panelists. Further examination is necessary; however, research may indicate that when time, resources, or product is limited, experienced panelists may be a good surrogate population for trained panelists.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,132 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sensory StudiesMême sujetSensory Analysis and Statistical MethodsTravaux en français237 207