The Cross‐Modal Interaction of White Pepper Included in a Bread Formulation: An Investigation Using Hedonic Scales and Rate‐All‐That‐Apply
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT White pepper is a chemical irritant identified to increase saltiness perception in a liquid food matrix (soup). However, it also leads to off‐flavors and bitterness in soup. The objective of this study was to evaluate the feasibility of using white pepper in a solid food matrix (bread) to influence saltiness perception. Furthermore, consumer acceptability and sensory perception were investigated. The bread was made with 0.2% (0.2WP), 0.4% (0.4WP), and 0.6% (0.6WP) on a weight per weight basis with the flour. Also, a control bread without white pepper was made. Consumers ( n = 84) evaluated the bread for liking using hedonic scales and their sensory perception using rate‐all‐that‐apply. The 0.2WP sample was liked significantly more than the control. Also, the flavor of the 0.2WP and 0.4WP samples was liked more than the control. The 0.6WP was not significantly different from the control. The 0.2WP and 0.4WP had higher saltiness perception than the control, while the 0.6WP was found to be spicier and increased bitterness in comparison to the control. The addition of the white pepper also impacted the textural perception, with an increasing amount of white pepper the bread was perceived to be harder. Overall, this study identified how white pepper can be used in a solid food matrix to enhance saltiness perception.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».