Consumer Sensory Comparisons Among Beef, Horse, Elk, and Bison Using Preferred Attributes Elicitation and Check‐All‐That‐Apply Methods
Notice bibliographique
Résumé
Despite their nutritional benefits, consumption of red meat from alternative sources such as bison, elk, and horse is low when compared to beef. Sensory attributes and drivers of liking were identified for these meats using the Preferred Attributes Elicitation (PAE) and Check-All-That-Apply (CATA) methods. For the PAE study, 25 panelists evaluated beef, horse, bison, and elk meats in three different group sessions (n = 7, 7, and 11), whereas 63 panelists participated in the CATA study. Consumers in both PAE and CATA studies associated horse meat with dry and fibrous appearance, whereas beef was associated with meaty/beefy flavor and aroma: bison with metallic and livery aroma and intense aftertaste and elk meat with livery, fishy, metallic flavor, musky aroma, and bloody aftertaste. Penalty analysis on the CATA data identified similar drivers of meat liking as the PAE groups. The attributes were juiciness, meaty/beefy aroma, tender texture, meaty/beefy flavor, and mild flavor and aroma. Attributes with significantly negative mean impact on liking were dryness, tough texture, livery flavor, and aftertaste. Association of these attributes with horse and elk meats has implication on drivers of dislike for these meat types. Cluster analysis identified a small group of consumers with preference for horse and elk meats, and this may present niche market opportunities for these meat types. Results showed that the PAE method was comparable to CATA for the evaluation of meat from different species and for identification of drivers of liking and that both methods are effective for meat sensory characterization. PRACTICAL APPLICATION: Lean red meat from unconventional sources such as elk, bison, and horse has unique sensory attributes that may influence acceptance. This study characterized the sensory attributes of these meats and their impact on liking using two rapid consumer descriptive profiling methods-PAE and CATA. Undesirable flavor and aftertaste attributes were identified as the major drivers of disliking for these unconventional meats. Both methods gave similar description of the samples, thus confirming the suitability of PAE for descriptive meat profiling by consumer panels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».