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Enregistrement W4413060614 · doi:10.3390/chemosensors13070261

Coffees Brewed from Standard Capsules Help to Compare Different Aroma Fingerprinting Technologies—A Comparison of an Electronic Tongue and Electronic Noses

2025· article· en· W4413060614 sur OpenAlexaff
Bíborka Gillay, Zoltán Gillay, Zoltán Kovács, Viktória Éles, Tamás Tóth, Haruna Gado Yakubu, Iyas Aldib, George Bázár

Notice bibliographique

RevueChemosensors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic tongueElectronic noseAromaOdorRoastingTasteComputer scienceSensory analysisLinear discriminant analysisFood scienceArtificial intelligenceMathematicsPattern recognition (psychology)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of various new types of instrumental aroma sensing technologies, there is a need for methodologies that help developers and users evaluate the performance of the different devices. This study introduces a simple method that uses standard coffee beverages, reproducible worldwide, thus allowing users to compare aroma sensing devices and technologies globally. Eight different variations of commercial coffee capsules were used to brew espresso coffees (40 mL), consisting of either Arabica coffee or a blend of Robusta and Arabica coffee, covering a wide range of sensory attributes. The AlphaMOS Astree electronic tongue (equipped with sensors based on chemically modified field-effect transistor technology) and the AlphaMOS Heracles NEO and the Volatile Scout3 electronic noses (both using separation technology based on gas chromatography) were used to describe the taste and odor profiles of the freshly brewed coffee samples and also to compare them to the various sensory characteristics declared on the original packaging, such as intensity, roasting, acidity, bitterness, and body. Linear discriminant analysis (LDA) results showed that these technologies were able to classify the samples similarly to the pattern of the coffees based on the human sensory characteristics. In general, the arrangement of the different coffee types in the LDA results—i.e., the similarities and dissimilarities in the types based on their taste or smell—was the same in the case of the Astree electronic tongue and the Heracles electronic nose, while slightly different arrangements were found for the Scout3 electronic nose. The results of the Astree electronic tongue and those of the Heracles electronic nose showed the taste and smell profiles of the decaffeinated coffees to be different from their caffeinated counterparts. The Heracles and Scout3 electronic noses provided high accuracies in classifying the samples based on their odor into the sensory classes presented on the coffee capsules’ packaging. Despite the technological differences in the investigated devices, the introduced coffee test could assess the similarities in the taste and odor profiling capacities of the aroma fingerprinting technologies. Since the coffee capsules used for the test can be purchased all over the world in the same quality, these coffees can be used as global standard samples during the comparison of different devices applying different measurement technologies. The test can be used to evaluate instrumentational and data analytical developments worldwide and to assess the potential of novel, cost-effective, accurate, and rapid solutions for quality assessments in the food and beverage industry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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