Investigating the effect of extrinsic cues on consumers' evaluation of red wine using a projective mapping task
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consumers' perception (intrinsic sensory characteristics) of wine can be affected by extrinsic cues. This study aimed to determine the influence of extrinsic cues (price and label information/bottle) on consumers' sensory perception of red wine blends. A total of 202 participants (regular consumers of red wine), evaluated six red wine blends. Projective mapping (PM) and ultra‐flash profile (UFP) were used to characterize the wines in three separate sessions: blinded, presented with the bottle, and presented with their price. Participants separated the red wine blends based on sweet, fruity, bitter, and peppery attributes. RV coefficients indicated that the presentation of the bottle and label information affected the participants' results, and the PM sessions were not significantly correlated (RV = 0.500). The participants' results were affected by the brand name presented on the wine bottle. However, the blinded and price PM sessions were correlated (RV = 0.733). The consumers were able to evaluate the wines using the PM and UFP method. The extrinsic cues, except for the brand name, did not affect consumers' descriptions of the different wines. Practical Applications Projective mapping (PM) asks participants to express similarities and differences between samples, as well as position samples on a two‐dimensional plane. PM is usually paired with ultra‐flash profiling and allows researchers to identify the main attributes that account for differences among the samples. This study investigates the effect of extrinsic cues (bottle/label information and price) on consumers' evaluation of red wines blends. Brand names were found to affect consumers' evaluations. Understanding how consumers use label information and price when making their purchase decision is vital to both winemakers and for package design of wines.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle