Use of experienced panelists and the projective mapping task in comparison to trained panelists and naïve consumers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».