Sensory properties of thickened tomato soup enhanced with different sources of protein (whey, soy, hemp, and pea)
Notice bibliographique
Résumé
Thickened soup formulations were created with different proteins (hemp, soy, pea, and whey) to improve protein and fluid intake. The formulations consisted of a control soup, and soups with 6% whey protein, 6% hemp protein, 6% pea protein, and 6% soy protein by volume. The suitability of the samples for those living with dysphagia was evaluated using the international dysphagia diet standardization initiative (IDDSI) spoon tilt test and a sensory trial (51 older adults and 51 younger adults). The sensory trial used nine-point hedonic scales and check-all-that-apply to evaluate the different formulations. The sample with the whey addition was not significantly different than the control in terms of liking of flavor and texture, but it decreased the participants' overall liking. The hemp, pea, and soy decreased overall liking as well as liking of flavor and texture. They were associated with off-flavors, aftertaste, and astringency. The responses from the older and younger adults were compared and significant differences were found in their liking of the texture, with the older adults finding the formulations' texture significantly more acceptable. Overall, the study identified that hemp, pea, and soy did not create acceptable thickened soup formulations and the hemp and pea formulations did not achieve a consistency level that is acceptable for those living with dysphagia.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».