Sensory Properties and Consumer Liking of Buffalo Stracchino Cheese
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to characterize buffalo Stracchino cheese (BS) from a sensory point of view and verify how much consumers like it compared with the standard Stracchino cheese obtained from cow milk (CS). Nine panelists specifically trained to evaluate Stracchino cheese were used to conduct a quantitative descriptive sensory analysis, whereas 80 untrained consumers balanced for gender participated in the hedonic consumer test. Stracchino appearance was affected by milk type with higher intensities perceived for BS in terms of whiteness (P<0.0001) and shininess (P<0.001). As to taste and texture, BS showed higher sourness and oiliness intensities than CS, respectively (P<0.0001). Milk type did not affect the overall liking or the liking in terms of taste/flavor, texture, and appearance, but consumers rated both products at scores well above the neutral point. In addition, the liking expressed in blind conditions (i.e., without information on the milk type) was significantly lower as compared with the liking elicited by the expectations (i.e., based only on the information on the milk type) (P<0.05 and P<0.10, for CS and BS, respectively). We conclude that the good eating quality of buffalo Stracchino cheese as assessed by the consumer panel and the lack of differences between CS and BS in terms of a consumer may anticipate a possible good positioning of this novel product in the market of fresh cheese.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».