Application of TCATA to examine variation in beer perception due to thermal taste status
Notice bibliographique
Résumé
Thermal taste status (TTS) describes a phenotype whereby some individuals experience a thermally-induced taste on thermal stimulation of the tongue (thermal tasters; TTs) and some do not (thermal non-tasters; TnTs). TTs experience a range of orosensations elicited by aqueous solutions and some beverages more intensely than TnTs. Whether this extends throughout ingestion duration is unknown, despite the fact that the evolution of flavour on the palate is a key component of consumer acceptance of food/beverages. We sought to use temporal-check-all-that-apply (TCATA) to determine how beer perception varies with TTS. A secondary aim was to investigate the effects of serving temperature and a concurrent auditory cue on TCATA responses and how these may interact with TTS. Forty-one female participants (21 TTs, 20 TnTs) were trained to identify seven dominant sensations elicited by a de-alcoholized beer (astringent, bitter, carbonation, fruity/hops, malty, sour, sweet). Beer samples were served in duplicate at either 6 °C or 21 °C with or without a concurrent auditory cue consisting of a sound clip of effervescence. TTs cited astringent and bitter more frequently than TnTs (p(F) ≤ 0.01), and the area under the curve (AUC) was greater for TTs for several sensations (p(t) < 0.05). Samples served at 6 °C had higher carbonation citation frequencies (p(F) < 0.001) and AUC at 0–30 s (p(t) < 0.001) and 30.1–60 s (p(t) < 0.05) than the warmer samples, with responses for astringent following a same pattern. AUC for carbonation and astringent varied within the sound conditions at 0–30 s (p(t) < 0.05). Overall, these results show that the ‘taste’ advantage of TTs extends to beer, and that temporal methods are needed to more fully describe consumer variation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».