Applying temporal check‐all‐that‐apply (TCATA) to mouthfeel and texture properties of red wines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temporal check‐all‐that‐apply (TCATA) has been used to characterize wines on a nonspecific basis using a range of attributes to investigate sensory differences between wines. The aim of this study was to ascertain whether TCATA, when focused on specific modalities, could distinguish red wines made from the same grape variety, according to mouthfeel and texture descriptors only. Two trained panels evaluated three wines, made from three grape varieties. A combined training approach that used tactile touch standards together with wine sensory evaluation was used to identify mouthfeel and texture sensations. Panelists identified four sensations relevant to all wines: grippy, fine, coarse, and astringent. Differences between wines produced from the same varieties were found for Pinot noir and Cabernet franc but not Cabernet sauvignon. Our results indicate that TCATA is a reliable technique to discriminate red wines according to their mouthfeel and texture profiles during consumption. Practical applications This study investigated the ability of the temporal check‐all‐that‐apply (TCATA) sensory method to distinguish between red wines made from the same grape variety based on mouthfeel and texture properties only. Results from the present work show that TCATA could be used to identify differences in monovarietal wines made from different winemaking techniques.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».