Consumer perception of salt‐reduced bread with the addition of brown seaweed evaluated under blinded and informed conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many consumers have a high salt intake and bread is a primary source because of its high rate of consumption. The inclusion of seaweeds has been proposed as an ingredient that could help reduce the salt content of food products. As such, the present study aimed to evaluate whether the amount of salt in bread could be reduced and the change in sensory properties be mitigated by the inclusion of brown seaweed. There were two different sensory trials conducted. In the first trial, participants (n = 102) evaluated bread made with brown seaweed (4% substitution for flour) with reduced amounts of salt (10%, 20%, 30%, 40% and 50%). The second trial asked participants (n = 98) to evaluate the control bread and the 20% salt-reduced bread in blinded and informed conditions. In both sensory trials, the breads samples were assessed using hedonic scales, just-about-right scales, and check-all-that-apply. RESULTS: The results showed that the 10% and 20% salt-reduced breads were acceptable and associated with being soft, chewy and having no aftertaste. The other breads were associated with a dense, dry and strong aftertaste, along with not being salty enough for the consumers. When the breads were evaluated in informed conditions, the salt reduction label had a negative impact on the consumers' liking. CONCLUSION: The research emphasizes that salt-reduced labels influence consumers' sensory perception. © 2023 The Authors. Journal of The Science of Food and Agriculture published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».