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Enregistrement W4406171448 · doi:10.3390/app15020545

Artificial Taste: Advances and Innovative Applications in Healthcare

2025· article· en· W4406171448 sur OpenAlexaff
Letao Wang, Yuzhang Li, Yao Zhang, Bin Zheng

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésHealth careTasteMedicinePsychologyPolitical scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Scientists have recently developed a technology that induces artificial taste through electronic stimulation. However, scattered reports have made it difficult to comprehensively understand the technology’s details and appreciate its potential applications in healthcare. To address these gaps, a meta-review was conducted. We re-viewed the current literatures on the technology behind artificial taste. Targeted original research papers were analyzed, with data extracted to address five key aspects: interface design, stimulation parameters, sensation verification results, applications to health problems, and potential side effects in human subjects. Results: A total of 19 relevant papers were identified. Eight studies focused on tongue-tip electrode interfaces, while others integrated technology into eating utensils. Eleven studies examined stimulation frequencies (50–1000 Hz), with five altering temperature and two changing water color to enhance taste perception. Only six studies reported verification results, showing that most participants perceived sour and salty tastes, mild bitter responses, and unreliable sweet evocation. Sixteen papers discussed applications in healthcare (dietary and weight management), entertainment (food and beverage sampling), and education. Side effects included reduced sensitivity after repeated trials and occasional discomfort from excessive stimulation, though no immediate tissue damage was reported. Conclusions: Artificial taste technology offers an innovative approach to managing food and beverage intake without compromising taste sensations. When applied on a large scale, it holds significant potential for regulating eating behaviors and providing novel strategies for addressing chronic health issues associated with diet.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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