Determinants of Sweetness Preference: A Scoping Review of Human Studies
Notice bibliographique
Résumé
Factors associated with sweetness preference are multi-faceted and incredibly complex. A scoping review was undertaken to identify determinants of sweetness preference in humans. Using an online search tool, ProQuest ™, a total of 99 publications were identified and subsequently grouped into the following categories of determinants: Age, dietary factors, reproductive hormonal factors, body weight status, heritable, weight loss, sound, personality, ethnicity and lifestyle, previous exposure, disease, and 'other' determinants. Methodologies amongst studies were heterogenous in nature (e.g., there was variability across studies in the sweetness concentrations tested, the number of different sweetness concentrations used to assess sweetness preference, and the methods utilized to measure sweetness preference), rendering interpretation of overall findings challenging; however, for certain determinants, the evidence appeared to support predictive capacity of greater sweetness preference, such as age during certain life-stages (i.e., young and old), being in a hungry versus satiated state, and heritable factors (e.g., similar sweetness preferences amongst family members). Recommendations for the design of future studies on sweetness preference determinants are provided herein, including an "investigator checklist" of criteria to consider.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».