Consumers' sensory perception and emotional response towards animal and plant-based soups (familiar food items) with the addition of shio-koji (an unfamiliar ingredient)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, consumers continue to seek out novel foods and ingredients from different cultures and regions. Shio-koji is a fermented seasoning that is usually made by fermenting rice with koji (Aspergillus oryzae). It has been proposed that shio-koji can be used as a flavour enhancer of foods. This study investigated consumers' (n = 96; generally unfamiliar with koji) liking (hedonic scales), emotional response (using the EsSense25 profile in check-all-that-apply format), as well as their sensory perception (generalised Labelled Magnitude Scales and free comment) of shio-koji additions to food items. Participants evaluated three different soups (chicken, vegetable and tomato), a familiar food product, with and without the addition of shio-koji. The shio-koji increased the consumers' liking of the vegetable soup and increased their perception of saltiness in the vegetable and tomato soups. The bitterness and sourness intensity of the chicken soup decreased with the addition of shio-koji, while the sweetness increased. However, the umami taste of all soups was not impacted. The soups with shio-koji were also associated with positive emotions. During the free comment task, shio-koji led to an increased mention of meaty attributes to describe the vegetable soup, but the inverse occurred when the participants evaluated the chicken soup. The results indicate that shio-koji impacted consumer perceptions of both animal- and plant-based soups. Future studies should continue to investigate the use of shio-koji to enhance the flavour of different food products.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».