Artificial Taste: Advances and Innovative Applications in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».