Decision-Making System for Acceptance of Gayo Arabica Coffee Steeped Products with a Mixture of Herbs Using the MOORA Method
Notice bibliographique
Résumé
Currently, processed coffee products with the addition of nutritious ingredients such as herbs are experiencing rapid development. Various herbal mixtures can produce delicious coffee, but consumer acceptance varies due to the sometimes-inconsistent brewing composition between coffee and the blending ingredients. Therefore, this research aims to determine the best decision-making system for accepting the Gayo Arabica coffee brewed product with a mixture of herbs using the MOORA method. There were 5 products analyzed, namely cuminpresso, olivepresso, kurmapresso, karipresso, and honeypresso. Furthermore, 30 ml espresso was used as the mixture base with the addition of 5 ml, 7 ml, and 10 ml of herbs for each product. The results showed that the panelists had different acceptance levels for each type of brewing. Therefore, the alternatives were obtained such that cuminpresso attained an acceptable level with the addition of 5 ml of black cumin oil, olivepresso with the addition of 5 ml of olive oil, kurmapresso with the addition of 10 ml of dates, karipresso with the addition of 5 ml of boiled water from curry leaves and honeypresso with the addition of 7 ml of honey.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».