Food Color, Taste, Smell, Culinary Plate, Flavor, Locale, and their Impact on Nutrition: Present and Future Multisensory Food Augmentation and Noncommunicable Disease Prevention: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
Cognizant that 'the world is one family', this overview describes chemosensory characteristics of food and related issues that may enable global inequalities in healthy food consumption to be improved with a reduction in noncommunicable diseases (NCDs), preventatively. Past and modern aspects of food tradition are briefly described followed by titular chemosensory characteristics and their potential application to improving health in nutrition in the sense intended, including the culinary plate. Human-computer interface and food augmentation reality and commensal dining, in association with chemosensory properties, including sound concerning oral food processing, are described. Future research on arresting trends in the prevalence of NCD is suggested based on the literature. Visual cues for in-store food choice are discussed that potentially allow the consumer, through psychological processes and behavior outcomes, to be more discerning. Advertisements and store architecture per se are not discussed. The relatively high prevalence of anosmia caused by COVID-19 infection relative to non-infected subjects may alter taste and flavor perception and lead to changed dietary habits and metabolism. Most global consumers can practice the 'how' and ‘when’ to beneficially eat but food insecurity poses a global problem.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,011 |
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 ».