Investigating the temporality of binary taste interactions in blends of sweeteners and citric acid in solution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated sweet–sour taste interactions in novel sweeteners using a 3 × 2 factorial design consisting of Sweetening System (three levels: sucrose; d‐allulose; and a blend of d‐allulose and Monk fruit extract) and Acidity (two levels: with or without citric acid). 110 untrained Chinese subjects participated using the temporal check‐all‐that‐apply (TCATA) method. Mixed‐model ANOVA was conducted to investigate the effect of Sweetening System, Acidity, and their interactions on the fractional Area Under the Curve within three 20 s time intervals (attack, evolution, finish). Treatments were compared using Dunnett's test with sucrose as control. Citric acid suppressed the sweet taste of both sucrose and d‐allulose more than the blend of d‐allulose and Monk fruit extract throughout attack and evolution time intervals. This finding was confirmed by a significant interaction between Sweetening System and Acidity for sweet taste. Sour taste was not affected differently by different Sweetening Systems or the difference in sweetener concentration. Practical Applications This study showed that the sweet taste of a blend of sweeteners could be altered by citric acid to have a similar temporal profile as sucrose in most of the evaluation time. This emphasizes the importance of not only conducting evaluations of novel sweeteners in aqueous solutions but also considering studies in more complex matrices and the choice of the methodology used to measure the sensory profile.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».