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Enregistrement W4387798598 · doi:10.1111/jtxs.12807

Sensory properties of thickened tomato soup enhanced with different sources of protein (whey, soy, hemp, and pea)

2023· article· en· W4387798598 sur OpenAlexafffund
Jamal Amyoony, Tanvi Dabas, Mackenzie Gorman, Rachael Moss, Matthew B. McSweeney

Notice bibliographique

RevueJournal of Texture Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesResearch Nova Scotia
Mots-clésFood scienceMouthfeelFlavorAftertasteSoy proteinWhey proteinPea proteinDysphagiaTasteSoy milkPalatabilityMathematicsMedicineChemistrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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