Self-Rated Aversion to Taste Qualities and the PROP Taster Phenotype Associate with Alcoholic Beverage Intake and Preference
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Consumers often identify “taste” as an important factor when selecting alcoholic beverages. Although it is assumed that reduced alcohol consumption in PROP super-tasters is due to a greater dislike of the nominally aversive sensations that they experience more intensely (e.g., bitterness) when compared to PROP non-tasters, this question has not been specifically asked to them. Therefore, we examined consumers’ self-reported aversion towards specific sensory attributes (bitter, hot/burn, dry, sour, sweet, carbonation) for four alcoholic beverage types (white wine, red wine, beer, spirits) using a convenience sample of U.S. wine consumers (n = 925). Participants rated 18 statements describing different combinations of sensory attributes and alcoholic beverages on a 5-point Likert scale (e.g., Beer tastes too bitter for me). Individuals who tended to agree more strongly with the statements (i.e., they were more averse; p(F) < 0.05) tended to (i) consume less of all beverage types, (ii) consume a higher proportion of white wine (p(r) < 0.05), and (iii) were more likely to be female or PROP super-tasters. The results suggest that self-reported aversion to specific sensory attributes is associated with not only lower overall intake of alcoholic beverages, but also a shift in the relative proportions of beverage type consumed; a key finding for studies investigating how taste perception impacts alcohol consumption.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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