Comment réinventer une roue: une histoire de science et d'industrie | La chronique du café spécialisé

7 mai 2016Nouvelles

introduction

L'histoire scientifique de la nouvelle roue des saveurs de la SCAA Coffee Taster est assez fascinante. Ce conte comprend une distribution de personnages vedettes, notamment World Coffee Research (WCR), Kansas State University (KSU), Texas A&M University (TX A&M), l'Université de Californie, Davis (UC Davis) et des membres et bénévoles clés de la SCAA. Il met en évidence la recherche que la SCAA a identifié un besoin, lancé et interprété, ce qui a abouti à la révision très attendue de la roue des saveurs que nous connaissons et aimons tous depuis plus de deux décennies. La SCAA s'engage auprès de ses membres - et pour l'avancement de l'ensemble de l'industrie - à s'engager dans une approche de plus en plus axée sur les données et scientifique, ce qui nous a conduits à rechercher une solution qui résisterait à l'épreuve du temps et reposerait sur une solide recherche scientifique . Nous sommes très satisfaits du résultat et espérons que vous serez tout aussi enthousiasmés par cette nouvelle ressource précieuse.

 

Qu'est-ce qu'une roue des saveurs?

 

Les roues de saveurs sont constituées de mots disposés sous une forme circulaire. Pourquoi n'utilisons-nous pas un arbre des saveurs ou une pyramide des saveurs ou une aventure de choix de saveurs? Cela semble avoir tout à voir avec la première roue des saveurs, développée à la fin des années 1970 pour la bière par un chimiste, le Dr Morten C. Meilgaard (Meilgaard et al. 1979). Cela a été suivi au milieu des années 1980 pour le vin par Ann C. Noble à l'UC Davis (Noble et al. 1987; Noble et al. 1984). À partir de là, de nombreuses autres industries ont emboîté le pas, y compris la nôtre. Les mots utilisés dans les roues servent à créer un vocabulaire autour d'un produit ou d'une catégorie de produits, à standardiser la formation et à faciliter la discussion générale sur la saveur et la perception. Les roues fournissent une communication claire et commune sur les produits entre les dégustateurs, les établissements, les exportateurs et les importateurs, ainsi que les consommateurs, pour n'en nommer que quelques-uns.

 

Pour créer une roue des saveurs, vous avez besoin de mots et vous devez les organiser. En fait, il existe de nombreuses façons de procéder. De nombreuses roues existantes n'incluent pas la recherche scientifique dans le cadre de leur développement. Certains sont fondés sur un consensus de l'industrie ou d'un groupe professionnel, et d'autres sont créés par des individus. La roue SCAA originale a été créée en utilisant quelque chose de ces méthodes. Il aurait été très facile pour la SCAA de réviser la roue il y a quelques années avec un comité spécial ad hoc. Après tout, cela est conforme aux origines de notre roue et c'est ainsi que beaucoup d'autres continuent à être créés. Sur la base de mes recherches sur ce sujet au cours des deux dernières années, il semble que l'industrie du café était plutôt unique dans son adoption sans réserve et universelle d'une roue, ce qui nous a permis de faire beaucoup de travail significatif pour améliorer la qualité du café. C'est peut-être parce que la roue SCAA originale, de Ted Lingle, est arrivée en 1995 - relativement tôt dans le domaine des roues pour aliments et boissons de spécialité. Un immense crédit est dû à Ted pour cela. Dans mes recherches sur ce sujet, j'ai trouvé très peu d'autres roues enracinées dans la recherche scientifique. Quelques roues notables découlent également de lexiques sensoriels (Lawless et al. 2012; Noble et al. 1987; Koch et al. 2012; Suffet et al. 1999; Gawel et al. 2000). Cependant, aucune autre roue n'a utilisé l'approche que nous détaillerons ci-dessous, et nous nous sommes donc engagés dans des recherches révolutionnaires.

 

Pour les mots qui composent la roue, vous savez probablement maintenant que la SCAA a adopté le Lexique sensoriel de la World Coffee Research (WCR). Il s'agit d'une recherche révolutionnaire menée par des scientifiques sensoriels et leurs panels formés à KSU et TX A&M. Vous pouvez tous lire sur le travail, une analyse descriptive sensorielle, des panneaux formés et consulter le lexique publié pour en savoir plus. Je vous encourage personnellement à lire quelques articles informatifs publiés par WCR, qu'est-ce que le Lexique sensoriel WCR,ce que ce n'est pas, et enfin, comment il peut être utilisé pour faire avancer la recherche sur le café. En passant, si vous aimez ce que WCR a accompli ici, je vous encourage tous à participer au financement de la recherche future. En tant que torréfacteurs de café, il existe un moyen extrêmement simple de faire la différence, et c'est grâce à programme de vérification.

 

De là, vous savez que l'analyse descriptive sensorielle est un outil puissant qui fournit des descriptions de mots des produits et une base quantitative pour comparer les similitudes et les différences sensorielles des produits (Meilgaard et al. 2007; Stone et al. 2012). Aujourd'hui, c'est l'une des méthodes les plus puissantes, quantitatives, sophistiquées et largement utilisées en science sensorielle. La description des caractéristiques sensorielles d'un produit permet des décisions commerciales éclairées, guide le développement de produits, permet l'analyse comparative, le contrôle de la qualité et le suivi des changements du produit au fil du temps. Il est également précieux en termes de recherche académique, où il permet d'établir des corrélations avec des mesures analytiques, permettant ainsi une meilleure compréhension des mécanismes sous-jacents à la saveur. La création d'un lexique est la première étape de ce processus (Lawless et Civille 2013). L'utilisation de cette méthode pour la recherche nous permettra de relier des variables spécifiques à des changements spécifiques de saveur (c.-à-d. Établir la causalité). Pour moi, cela signifie que nous pourrons enfin commencer à aborder certains des dogmes centraux de l'industrie du café, concernant les raisons pour lesquelles le café a le même goût. C'est un progrès passionnant.

 

Après avoir compris la puissance et le potentiel du Lexique sensoriel WCR, nous savions que nous voulions l'adopter et le promouvoir en tant qu'association. Certains aspects du lexique peuvent et doivent être immédiatement adoptés par l'industrie, y compris le vocabulaire, les définitions et l'utilisation de base des références standard pour calibrer les dégustateurs de café. Par conséquent, la SCAA a vu une excellente occasion de réviser la roue des saveurs du Coffee Taster. La force de la recherche de WCR a clairement montré qu'il était essentiel d'adapter la roue des arômes SCAA pour qu'elle soit compatible avec le lexique et apporte un nouvel outil à l'industrie du café. Alors que le Lexique sensoriel WCR était en cours de finalisation, nous avions les mots décrivant les attributs de saveur. Ce que nous n'avions pas, c'était les informations sur la manière d'organiser les mots autour de la roue. Même dans le cadre du développement d'un lexique, la liste des attributs en catégories est généralement basée sur l'opinion du panel et, selon un examen de ce processus, n'est pas une partie rigoureuse ni importante du développement du lexique (Lawless et Civille 2013). Cette information nous a laissé beaucoup de questions. Après tout, nous ne voulions pas prendre la ressource d'arômes de café la plus scientifiquement fondée et en abuser ou simplement décider à huis clos comment les mots devraient être placés. Nous voulions trouver un moyen de traiter l'arrangement du lexique avec le même respect, la même diligence et la même science que ceux qui ont été nécessaires pour créer le lexique. Nous nous sommes donc lancés dans une quête pour découvrir les frontières de la science sensorielle. C'est vrai - aller hardiment là où personne n'est allé auparavant.

 

En fait, la science sensorielle est une discipline jeune et en plein développement. De ma propre étude tout en complétant l'UC Davis Programme de certificat en sciences sensorielles et de consommation appliquées J'ai appris que ce domaine qui semble évoluer aussi vite que le monde de la technologie, et ce n'est pas un hasard. Le nombre d'outils de collecte de données, de logiciels et de techniques d'analyse à la disposition des scientifiques a augmenté de façon exponentielle à mesure que les technologies, les statistiques et la gestion de l'information sont utilisées de manière plus efficace. La SCAA avait besoin d'un partenaire de recherche prêt à penser de manière créative et à faire des recherches solides pour nous aider à comprendre comment le lexique devrait être organisé en termes de niveaux / niveaux ainsi que de placement. Compte tenu de la réputation de renommée mondiale de la recherche en sciences sensorielles menée à l'UC Davis et de notre relation continue avec l'initiative du café sur le campus, nous avons contacté le département des sciences et technologies alimentaires pour voir si des laboratoires de sciences sensorielles pouvaient travailler sur ce projet. Le Dr Jean-Xavier Guinard et sa doctorante, Molly Spencer, ont relevé le défi.

 

L'étude de tri de lexique d'UC Davis

 

Après quelques discussions avec Molly et le Dr Jean-Xavier Guinard, il était clair qu'aucune méthode de science sensorielle «à l'emporte-pièce» préexistante ne serait immédiatement appropriée ou faisable pour ce que nous voulions accomplir. Ainsi, le Dr Guinard et Molly se sont mis au travail, examinant d'autres études publiées, effectuant des recherches de base et réfléchissant à des solutions à notre question très spécifique. Ils ont déterminé qu'une méthode de tri multiple libre modifiée pouvait être utilisée pour comprendre les associations et les relations entre les attributs de saveur de lexique. De cette façon, nous pourrions comprendre comment l'industrie considérait ces termes ainsi que comment des panélistes descriptifs sensoriels hautement qualifiés regrouperaient ces attributs de lexique. Pour quantifier le regroupement hiérarchique, les chercheurs de l'UC Davis ont créé un programme en ligne que les participants peuvent utiliser à distance et qui cartographierait toutes les instances où les attributs du lexique étaient associés. En fin de compte, nous comprendrions ce que devraient être les principales catégories de saveurs (ou les niveaux / niveaux de la roue), ainsi que les catégories de saveurs qui présentaient des relations indiquant qu'elles pouvaient être placées les unes à côté des autres autour d'une roue.

 

L'exercice de tri

 

Le tri est une méthode de classification. Après tout, mettre des groupes d'objets en catégories est l'une des opérations les plus courantes de la pensée humaine (Coxon 1999). La procédure de tri libre a également été créée à l'origine comme un tri de mots (Steinberg 1967), mais a ensuite été adoptée pour l'analyse sensorielle (Lawless et al. 1995). Pour notre projet actuel, bien que nous ayons basé les variables à trier (les attributs) sur l'évaluation sensorielle (dégustation) du café, l'exercice de tri était un exercice de vocabulaire uniquement et n'incluait pas la dégustation. De cette façon, notre exercice de tri était basé sur l'expérience des participants.

 

Dans la méthode de tri multiple gratuit (FMS), les évaluateurs sont traditionnellement invités à trier les échantillons d'aliments ou d'autres produits en plusieurs groupes d'une manière qui leur semble logique en tant qu'individus. Ils trient les échantillons en un nombre de groupes / catégories choisis par le sujet (Coxon 1999; Dehlholm et al.2012). Lors de l'exécution de la tâche, l'évaluateur est autorisé à effectuer des tri supplémentaires du même ensemble d'échantillons jusqu'à ce qu'il estime avoir couvert toutes les possibilités de tri (Steinberg 1967). Pour notre étude, nous avons modifié la méthode afin qu'au lieu de trier les échantillons d'aliments eux-mêmes, les panélistes aient été invités à trier les attributs (avec définitions) en catégories et sous-catégories, et la tâche de tri n'a été effectuée qu'une seule fois par panéliste. De plus, les panélistes devaient trier les attributs en catégories et sous-catégories de manière hiérarchique jusqu'à ce qu'ils sentent qu'il n'y avait plus de sous-catégories à trier. Une interface Web conviviale (voir figure 1) a été créée pour permettre un tri simple et efficace des 99 attributs. L'utilisateur verrait alors les instructions et la liste des attributs, chacun avec une bulle d'information à l'extrême droite avec une fenêtre contextuelle de défilement comprenant la définition / description de cet attribut tel que défini par KSU et TX A&M. Si un panéliste n'était pas clair sur la signification de l'un des mots du lexique, il pouvait faire défiler la bulle d'information pour accéder à la définition. Le participant a pu glisser-déposer les attributs dans des catégories et sous-catégories, pour autant de niveaux hiérarchiques qu'il le jugeait nécessaire.

 

En raison du nombre élevé d'attributs à trier, du nombre élevé de panélistes experts par rapport à la plupart des méthodes descriptives sensorielles (72 panélistes) et de l'objectif final de cette expérience (une roue des saveurs), il a été déterminé que chaque panéliste ne complète que le tâche de tri une fois. Cette méthode a été modifiée par rapport à la méthode FMS typique dans laquelle un petit nombre de panélistes descriptifs (8 à 15) peuvent chacun effectuer la même tâche de tri sur le même ensemble d'échantillons plusieurs fois, jusqu'à ce qu'ils sentent qu'ils ont épuisé les possibilités de tri. Des tri multiples auraient causé de la fatigue pour les panélistes avec 99 articles à trier, et il y avait à la fois une expertise sensorielle et une expertise de l'industrie du café à prendre en compte, il était donc dans le meilleur intérêt de la nouvelle roue des saveurs d'accueillir un large panel de participants. inclure la contribution, l'expérience et l'expertise des deux domaines. Une fois le tri terminé, nous nous sommes concentrés sur trois analyses statistiques pour nous aider à comprendre les résultats.

 

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Figure 1. Exemple d'interface utilisateur pour une tâche de tri terminée pour 9 attributs (sur 99 possibles).

 

Nous avons eu deux groupes d'étude, qui ont finalement pu être regroupés en une population post hoc en fonction des résultats. Le premier groupe était composé de 29 panélistes sensoriels formés et expérimentés qui ont travaillé sur des panels de chocolat et de vin à l'UC Davis. Ces panélistes n'étaient pas tenus d'être formés spécifiquement sur le café, mais ils avaient tous participé à des études sensorielles et travaillé avec et été exposés à la plupart des attributs de saveur sur la liste de café. Ils ont reçu des instructions écrites pour effectuer la tâche de tri multiple gratuite sur le Web à distance et individuellement, à partir de leur ordinateur personnel.

 

Pour nous assurer que les résultats refléteraient fidèlement les besoins de l'industrie, nous savions que nous devions inviter les gens du café à contribuer à cette recherche et à créer les données. La SCAA a invité des centaines de nos professionnels du café les plus proches et les plus chers à participer à ce travail, y compris nos conseils d'administration, comités et conseils, experts en la matière et instructeurs SCAA, affiliés et parties prenantes de WCR, instructeurs Q, collègues du CQI et de l'ACE, et d'autres leaders de l'industrie . Au final, 43 juges recrutés par la SCAA dans l'industrie du café ont effectué la même procédure en ligne que les panélistes de l'UC Davis.

 

L'analyse

 

Le but de ce travail était de comprendre à quel point les attributs de saveur étaient étroitement liés, comme l'ont jugé un groupe de panélistes sensoriels experts et l'industrie du café. Pour organiser les données brutes, un programme a été écrit en utilisant le langage de programmation Ruby pour traduire les données de tri en matrices pouvant être utilisées pour l'analyse. Pour les deux méthodes détaillées ci-dessous, deux premières matrices binaires ont été créées pour chaque participant (1 si la relation existait, 0 si la relation n'existait pas), une matrice pour les relations «frère-sœur», dans laquelle les attributs apparaissaient dans le même sous-catégorie, et une matrice pour les relations «parent-enfant», dans laquelle un attribut apparaissait dans une sous-catégorie sous un autre attribut. Ces types de relations étaient donc nos critères de similitude. Voir le tableau 1 pour un exemple de ceci. À partir de toutes les données de tri individuelles collectées, une matrice de proximité symétrique (similarité) avec des sommes des nombres de fois que les attributs apparaissent ensemble dans les relations «frères et sœurs» ou les relations «parents-enfants» a été compilée pour les 72 participants. Cette matrice de similarité a ensuite été utilisée pour compléter les analyses suivantes.

 

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Tableau 1. Exemple d'extrait d'une matrice de similarité pour un participant à l'étude, mettant en évidence 7 attributs

 

Premièrement, nous devions comparer les deux groupes d'étude (panélistes par rapport à l'industrie). Nous voulions savoir si les panélistes formés disposaient le lexique différemment de notre groupe industriel. Nous savions que l'un ou l'autre des résultats serait intéressant à sa manière, mais nous avions émis l'hypothèse que les groupes auraient des résultats différents en fonction de leurs antécédents et de leur formation différents. Pour cela, deux matrices de similarité, une pour les panélistes UCD et une pour les participants de l'industrie, ont été utilisées pour exécuter deux analyses distinctes de mise à l'échelle multidimensionnelle multidimensionnelle (5D-MDS). Les résultats des analyses 5D-MDS ont été utilisés pour exécuter une analyse à facteurs multiples (MFA), une technique permettant de comparer deux ensembles de données. Ces analyses ont été concurrencées dans XLSTAT® 2015. La MFA a été réalisée et a montré qu'il n'y avait pas de différence significative entre les panélistes de l'UC Davis et le groupe Industrie. Nous le savions parce que les coefficients RV étaient supérieurs à 0,70, ce qui signifie que les deux groupes étaient liés et provenaient de la même population. Dans cet esprit, nous pourrions aller de l'avant avec l'évaluation de la relation entre les attributs de saveur basée sur une population de 72 panélistes et participants de l'industrie.

 

Une analyse de cluster hiérarchique agglomératif (AHC) a été réalisée sur les données en utilisant la matrice de similarité. AHC regroupe les attributs en différentes catégories et sous-catégories à différents niveaux en fonction de critères de similitude. Le regroupement AHC est généralement visualisé sous la forme d'un dendrogramme. L'exemple classique en est la taxonomie des espèces ou les liens génétiques, que nous avons l'habitude de voir dans les dendrogrammes. Le clustering hiérarchique agglomératif commence avec chaque objet dans un seul «cluster». La méthode d'agglomération de liaison moyenne de groupe de paires non pondérées a été appliquée pour relier les attributs, une paire à la fois, du bas (le plus similaire) au sommet (le moins similaire). Dans chaque itération successive (liaison), il agglomère (fusionne) la paire d'objets la plus proche (un individu ou la moyenne d'un groupe) en satisfaisant aux critères de similitude spécifiés, jusqu'à ce que toutes les données fassent partie d'une grande catégorie. Sur un dendrogramme, chacun de ces liens est représenté par une ligne horizontale. L'axe des y du dendrogramme représente la similitude spécifique (entre 0 et 72) des clusters qui ont été fusionnés. Le nombre de classes principales peut être spécifié par l'utilisateur ou déterminé par le logiciel. Dans ce cas, le nombre de classes principales était initialement indiqué à quatre par le logiciel XLSTAT® 2015, mais cela n'était pas suffisant pour la roue des saveurs et ne séparait pas assez distinctement le grand nombre d'attributs. Après avoir observé les données, neuf classes ont été spécifiées, car il a été déterminé qu'il s'agissait du nombre optimal de classes principales qui séparaient statistiquement les 99 attributs clairement tout en maintenant l'intuitivité.

 

L'approche la plus courante pour analyser les données des tâches de tri est la mise à l'échelle multidimensionnelle (MDS) (Lawless et al. 1995). Le MDS a été réalisé sur la matrice de similarité afin d'obtenir une représentation en 2 dimensions de la relation entre les attributs de saveur. Cette analyse MDS a également été réalisée en utilisant les données des 72 participants (à partir de la matrice de similarité complète) pour créer une aide visuelle pour voir où les attributs se situent à proximité les uns des autres. Plus précisément, une MDS non métrique (ordinale) a été réalisée, ce qui signifie que l'ordre des «distances» (en utilisant les valeurs de contrainte de Kruskal) calculées pour la matrice de ressemblance correspondait à l'ordre / classement des distances dans l'espace de représentation (le graphique). Cela a été fait pour compléter les données AHC et pour guider l'ordre des classes principales (grappes) autour d'une forme circulaire de la roue des saveurs. Toutes les analyses ont été effectuées dans XLSTAT® 2015.

 

Les resultats

 

Pour tous les participants ensemble, l'AHC a été tronquée à neuf classes principales (voir figure 2). Le graphique MDS pour les données compilées de tous les 72 participants est représenté sur la figure 3. Cela a conduit aux principales catégories de saveurs suggérées et à la hiérarchie pour la roue des saveurs. Cependant, ce qu'un dendrogramme ne fait pas, c'est nommer les liens horizontaux (ou des groupes plus larges), et donc, certains termes «parapluie» pour les 9 classes principales étaient nécessaires.

Figure 2. Dendrogramme représentant les résultats de l'analyse AHC sur les résultats du tri des attributs.

 

 

Figure 3. Le tracé 5D-MDS en 2 dimensions.

 

Conception de la roue

 

Le développement de la roue a également nécessité une approche qualitative. Le fait est que tout résultat statistique doit être interprété. C'est ainsi que nous sommes passés d'un dendrogramme et d'un tracé MDS à une roue. Comme vous pouvez le voir, il n'y a pas de moyen complètement précis pour y parvenir. L'interprétation est un exercice humain. Heureusement, nous avions beaucoup d'humains intelligents à notre disposition, y compris ceux de l'UC Davis, du WCR, de la SCAA et des scientifiques sensoriels de la KSU. Une fois nos résultats terminés, nous avons passé de nombreuses heures à examiner les itérations possibles d'une roue. Nous avons ciré poétique sur les mérites d'une roue à quatre contre trois niveaux. Nous avons examiné le dendrogramme et les défis inhérents au regroupement des relations en paires. Nous avons dû travailler ensemble pour nous mettre d'accord avec WCR et KSU sur l'ensemble des catégories de saveurs (anneau intérieur). Et c'est exactement ce que nous avons fait.

 

Pour créer un modèle qui s'adapterait autour de la roue, nous avons utilisé le dendrogramme pour créer un graphique pour chacune des principales catégories de saveurs (voir les figures 4, 5, 6 et 7 ci-dessous pour des exemples). Ensuite, nous sommes retournés au MDS et avons comparé tous les résultats, groupés et individuellement, pour évaluer chacune des 9 classes de saveurs en fonction de leur position par rapport aux autres, de manière circulaire. Cela nous a aidés à savoir quels segments de la roue seraient contigus. Par conséquent, la roue a été conçue non seulement pour montrer les relations entre et parmi les 9 principales catégories de saveurs, mais aussi pour montrer les relations entre les attributs individuels, jusqu'à l'ordre et le placement du troisième anneau sur la roue. Les catégories qui sont proches les unes des autres sur le graphique MDS ont été perçues comme similaires (sur la base des 72 participants) et sont donc généralement situées les unes à côté des autres sur la nouvelle roue. Par exemple, dans les fruits fruités, les agrumes étaient souvent étroitement associés aux attributs aigres de la parcelle MDS et, par conséquent, ces sections de la roue sont contiguës.

 

Les mots généraux qui englobent les catégories plus larges en haut du dendrogramme (par exemple, «sucré» ou «fruité») ont été extraits du lexique sur la base de la recommandation des scientifiques et des panélistes de la KSU. Dans certains cas, il a été nécessaire de regrouper deux termes du lexique sous forme d'en-tête de catégorie, auquel cas une barre oblique (/) a été utilisée pour différencier les deux termes. Du fait que le lexique sensoriel du WCR et ce projet étaient en cours de réalisation simultanément, quelques termes ont été déplacés, renommés ou ajoutés au lexique et donc à la roue des saveurs pour créer l'organisation finale. Voir la figure 8 (ci-dessous) pour l'itération finale de la nouvelle roue de saveur du dégustateur de café.

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Figure 4. Exemple d'interprétation du dendrogramme dans la catégorie de saveur Noix / Cacao, avec des cercles colorés indiquant les groupes correspondants avec des niveaux sur la hiérarchie graphique.

 

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Figure 5. Exemple d'interprétation du dendrogramme dans la catégorie Saveur florale, avec des cercles colorés indiquant les grappes correspondantes avec des niveaux sur la hiérarchie graphique.

 

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Figure 6. Exemple d'interprétation du dendrogramme dans la catégorie Saveur fruitée, avec des cercles colorés indiquant les grappes correspondantes avec des niveaux sur la hiérarchie graphique.

 

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Figure 7. Exemple d'interprétation du dendrogramme dans la catégorie Saveur sucrée, avec des cercles colorés indiquant les grappes correspondantes avec des niveaux sur la hiérarchie graphique.

 

En conclusion

 

Le but ultime de ce projet était de trier les attributs d'arôme de café donnés de manière à simplifier le choix des mots décrivant le café, qu'il s'agisse de termes généraux ou plus détaillés. Les catégories et sous-catégories développées à l'aide de ces méthodes de tri ont été utilisées pour créer une nouvelle roue des arômes de café. L'analyse AHC a fourni une hiérarchie et MDS a fourni une représentation visuelle de la façon dont les principales catégories d'arômes devraient être organisées autour de la roue des saveurs. Vous remarquerez peut-être, si vous êtes un étudiant des roues aromatiques, qu'il y a beaucoup de points communs entre le Lexique sensoriel WCR et la nouvelle roue aromatique avec d'autres roues, décrivant différents produits. La roue à vin originale, mentionnée précédemment, a plusieurs des mêmes catégories de saveurs principales que notre nouvelle roue, y compris les épices, les fruits, les fleurs, les végétatifs et les noisettes (Noble et al., 1984). Ce n'est pas parce que le vin et le café partagent une multitude de similitudes sur lesquelles il faut insister. C'est plutôt parce que ce que nous enregistrons et quantifions réellement, c'est l'expérience sensorielle humaine. Les humains, en tant qu'instruments, trouvent de nombreuses similitudes dans la perception des aliments et des boissons - nous ne faisons que capturer l'expérience.

 

En résumé, nous avons créé une révision de la roue des saveurs du Coffee Taster. Nous avons conçu une roue adaptée aux tasses de café et à l'industrie, qui est également utile pour la formation descriptive des panélistes et les développeurs de produits. Peut-être plus important encore, c'est un outil solide de communication avec les clients et les consommateurs. Il représente une véritable collaboration entre les panélistes descriptifs, les scientifiques sensoriels, l'industrie, WCR, SCAA et UC Davis. C'est le produit d'une approche créative et collaborative de la résolution de problèmes aux frontières des méthodes et analyses des sciences sensorielles. Nous pouvons tous être fiers d'avoir contribué à ce travail - parce que chaque personne qui a atteint les derniers paragraphes de cet article a absolument fait partie du processus. Nous avons créé cet outil pour vous. Vous l'avez inspiré. C'est à vous d'utiliser, de partager et de grandir avec. Ainsi, nous avons créé une roue de saveurs SCAA Coffee Taster entièrement révisée.

Comment réinventer une roue: une histoire de science et d'industrie

 

La source: Comment réinventer une roue: une histoire de science et d'industrie | La chronique du café spécialisé

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