Effect of Piperine on Saltiness Perception
Notice bibliographique
Résumé
Chemical irritants, like piperine, have the potential to increase human perception of tastes and odours, including saltiness. This cross-modal interaction could help the food industry develop new salt-reduced food products that maintain their salty taste. The objective of this study was: firstly, to determine the detection threshold of piperine (n = 72), secondly to evaluate piperine’s influence on saltiness perception in model solutions (n = 78), and lastly to identify piperine’s effect on sensory perception of low sodium soup using temporal check-all-that-apply (TCATA; n = 75). The group mean of the individual threshold was 0.55 ± 0.15 ppm. Piperine increased the saltiness perception of the model solutions, but it also increased the bitterness and decreased the sweetness of the solutions. The piperine significantly increased the saltiness intensity of the soups (evaluated using a generalized labelled magnitude), but during the TCATA task, the salty attribute was selected less for the soup with piperine than the control (based on the average proportion of selection). The TCATA indicated that the peppery attribute dominated the participants’ perception of the soup with piperine. More studies are needed to assess piperine’s cross-modal interactions.
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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) | 0,004 | 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 ».