Nutrition in Disguise: Effects of Food Neophobia, Healthy Eating Interests and Provision of Health Information on Liking and Perceptions of Nutrient-Dense Foods in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Older adults (60+ years) are at higher risk of malnutrition. Improving the nutrient-density of their diets is important but presents challenges due to the introduction of new ingredients, liking implications and heterogeneity of older consumers. Ten nutrient-enhanced foods were evaluated for liking (9-point hedonic scale) and sensory perception (check-all-that-apply) by 71 older adults. Three foods were re-evaluated after participants were provided with information about their healthy ingredients and benefits. Participants were also segmented based on their degrees of food neophobia and interests in healthy eating, using questionnaires. The results showed that eight foods had adequate sensory appeal (overall hedonic score of 6) to be pursued for residential care menus. Segmentation based on food neophobia and healthy eating interests did not yield any meaningful differences between groups. The effect of health information on liking for the overall sample and subgroups was product-specific: liking scores only increased for the raspberry banana smoothie in the overall test population and higher healthy eating interest subgroup. Health information may lead to the experience of more positive attributes in some foods. Overall, eight foods that were tested could be accepted by a wide range of consumers and providing them with health information may further improve acceptance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».