An investigation into consumer perception of the aftertaste of plant-based dairy alternatives using a word association task
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based alternatives are a growing market segment, but they have been found to be associated with different flavours, textures, and aftertastes than conventional dairy products. The aim of this study was to evaluate consumer perception of plant-based beverages’ (PBBs) and plant-based cheeses’ (PBCs) aftertaste. Two sensory trials were conducted: one investigating PBBs (n=104) and the other PBCs (n=109). In both trials, five different samples (PBBs or PBCs) were evaluated using nine-point hedonic scales, intensity scales and a word association task. The participants were asked to provide the first four words or phrases that described the aftertaste of each sample during the word association task. The results found that as the aftertaste intensity increased, the participant's overall liking of the food product decreased. Consumers preferred plant-based alternatives to have an aftertaste that mimics conventional dairy products. Consumers also identified mouthcoating and textural properties when describing the aftertaste of PBBs and PBCs. Lastly, a strong and lingering aftertaste was disliked by the consumers, while PBBs and PBCs with a quick and mild aftertaste were preferred.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».