Partial projective mapping and ultra‐flash profile with and without red light: A case study with white wine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Partial projective mapping (PM) is a sensory method that is used to evaluate one sensory modality (flavor, texture, or appearance). The objective of the study was to determine if the use of red light to mask subtle differences in the colors of the wine influenced the consumers' flavor descriptions of white wines. The results of partial PM tasks for flavor completed under white light (n = 45 and n = 52) and under red light (n = 66 and n = 67) were compared. The participants who completed the projective task under white light could adequately separate the wines based on the grapes used during production and adequately described the wines. The participants' evaluations were altered when red light was used, and mouthfeel characteristics were emphasized. The participants could not categorize the wines based on grape varieties. There was no correlation between the evaluations completed under white light and those completed under red light (RV = 0.211, 0.318, 0.220, and 0.277). These results indicated that although the participants were asked to concentrate on the flavor attributes of the white wine, the color masking task affected their evaluations. Future work needs to explore when it is best to mask the color of samples during a partial PM task. Practical Applications Partial projective mapping (PM) tasks ask panelists to focus on a specific sensory modality and have led to better discrimination than global PM (Marcano et al., Food Research International, 67, 323–330). In a trial involving only one sensory modality (flavor or texture), red light may be used to mask differences in the appearance or color of the products. This study investigates the effect of red light on untrained participants' evaluation during a partial PM task for flavor. No correlation was found between the participants' evaluations under red light when compared to those who completed the task under white light. Further examination is necessary; however, this shows that the red light influences the participants' evaluation and affected the description of the products being tested.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».