Investigating the disclosure of ingredient lists impact on consumers' sensory perceptions of red wines produced in Nova Scotia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wineries have started to state their ingredients list on their bottles of wine; however, they have not considered how this may affect consumers' acceptability and sensory perception. The first objective was to determine the attributes consumers used to describe Nova Scotia (NS) red wines. The second objective was to identify the impact ingredient lists have on consumers' sensory perceptions of wine. In the first trial, 81 participants evaluated NS red wines ( n = 8) using projective mapping and ultra‐flash profiling. In the second trial, three red wines were selected to be evaluated with and without an ingredient list. Participants ( n = 98) evaluated the wines through a check‐all‐that‐apply questionnaire and 9‐point hedonic scales. Sweet, fruity, and floral attributes were used more frequently to describe the wines with a shorter ingredient list. However, there was no significant difference in the acceptability of wines when they were evaluated blinded and with the ingredient list. Practical applications Consumers are asking for more information on to be presented on alcoholic beverages, including ingredients. Understanding which attributes contribute to and the impact of ingredient lists on consumer liking is vital to the wine industry. This study used check‐all‐that‐apply and hedonic scales were used to evaluate how the presence of ingredient lists affected the participants' sensory perception and overall liking of the red wines. It was determined that the presence of ingredient lists did not significantly affect the acceptability or the perceived sensory properties of red wines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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