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Enregistrement W3157548025 · doi:10.15414/jmbfs.4054

CONSUMER PREFERENCE STUDY ON COMBINED ULTRASOUND AND SODIUM HYPOCHLORITE TREATED FRESHCUT KIWIFRUITS COATED WITH CHITOSAN USING THE FUZZY LOGIC APPROACH

2021· article· en· W3157548025 sur OpenAlexaff
Kambhampati Vivek, Singham Suranjoy Singh, Raju Sasikumar, Rokayya Sami

Notice bibliographique

RevueJournal of Microbiology Biotechnology and Food Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodium hypochloriteFuzzy logicPreferenceRanking (information retrieval)ChitosanMathematicsTasteSensory analysisPopularityFood scienceStatisticsComputer scienceArtificial intelligenceChemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fresh cut kiwi fruits are gaining popularity among consumers due to increased nutrition, health, and convenience. In this study ultrasound treated fresh cut kiwifruit slices were coated with different concentrations (0.6, 0.8, and 1%) of chitosan. Sensory evaluation was conducted in linguistic terms for the kiwifruit slices with a panel of 15 well-trained judges to understand the consumer preference. The linguistic approach was analysed and decoded using the fuzzy logic modeling approach to find the best sample and quality attribute responsible for consumer preference. The slices with the highest defuzzified scores were obtained for the 1% chitosan-coated sample. Ranking of kiwifruit slices was based on defuzzified scores was S1>S2>S3>S4, while ranking of the quality attributes was smell>taste>color>texture. Therefore, the fuzzy logic modeling could be a practical approach for finding the consumer preference of fresh cut kiwifruits, thus increasing product marketability.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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