Sensory Acceptability of Multiple-Micronutrient-Fortified Lentils in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
In this study, panelists in rural Bangladesh (n = 150) assessed the sensory attributes of two cooked and uncooked dehulled red lentils: the control (unfortified lentils) and lentils fortified with eight vitamins and two minerals (multiple micronutrient fortified; MMF). The panelists evaluated the appearance, odor, and overall acceptability using a nine-point hedonic scale (1 = extremely dislike; 9 = extremely like). The taste and texture of the cooked lentils, prepared as South Asian lentil meals, were assessed. Consumer responses varied significantly in the appearance of the uncooked lentils but were similar in odor and overall acceptability. Meanwhile, the five traits of the cooked lentils, including overall acceptability, showed significantly similar consumer responses. This suggests that fortification had a minimal impact on the sensory qualities of the MMF lentils. Furthermore, a highly significant (p < 0.0001) correlation coefficient (with values ranging from −0.98 to 0.97) was observed between HunterLab colorimetric measurements (L = luminosity, a* = red hue, and b* = yellow hue) and sensory trait ratings. The Cronbach’s alpha (CA) score for both the cooked control and MMF lentils was 0.79. The average CA score for the cooked lentils was 0.79, while for the uncooked lentils, it was 0.71, demonstrating the strong reliability of the panelists’ assessments. Overall, the sensory qualities of the MMF lentils were acceptable and did not differ significantly from those of the control lentils.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».