586 research outputs found
"On aime ce à quoi on est exposé" : Article paru dans le quotidien "L'Alsace.fr" (ISSN : 2102-6882) le 10 novembre 2016
No full textDirecteur de recherche au centre Inra à Dijon, Pascal Schlich a créé l'évènement sur Internet en publiant les résultats d'une étude montrant que le fromage modifie la perception sensorielle d'un vin. Sa nouvelle méthode d'analyse sur la Dominante temporelle des sensations (DTS) en apporte la preuve, ce que les dégustateurs avaient acquis intuitivement
"On aime ce à quoi on est exposé": Article paru dans le quotidien "L'Alsace.fr" (ISSN : 2102-6882) le 10 novembre 2016
No full textDirecteur de recherche au centre Inra à Dijon, Pascal Schlich a créé l'évènement sur Internet en publiant les résultats d'une étude montrant que le fromage modifie la perception sensorielle d'un vin. Sa nouvelle méthode d'analyse sur la Dominante temporelle des sensations (DTS) en apporte la preuve, ce que les dégustateurs avaient acquis intuitivement
"On aime ce à quoi on est exposé": Article paru dans le quotidien "L'Alsace.fr" (ISSN : 2102-6882) le 10 novembre 2016
No full textDirecteur de recherche au centre Inra à Dijon, Pascal Schlich a créé l'évènement sur Internet en publiant les résultats d'une étude montrant que le fromage modifie la perception sensorielle d'un vin. Sa nouvelle méthode d'analyse sur la Dominante temporelle des sensations (DTS) en apporte la preuve, ce que les dégustateurs avaient acquis intuitivement
3 questions à une jeune pousse : TimeSens et SensoStat: Article de presse dans la lettre électronique n°109 "</em>Innover avec l'Inra</em>" publié en janvier 2019 sur inra.fr.
No full textNewsletterToucher, ouïe, goût… l’analyse des perceptions sensorielles par rapport à un produit alimentaire, cosmétique, pharmaceutique ou autre, c’est le cheval de bataille de SensoStat, institut de recherche privé expert en tests sensoriels et consommateurs. Cet institut utilise souvent TimeSens®, un logiciel d’acquisition et d’analyse de données distribué par la startup TSI et développé par l’Inra, au Centre des sciences du goût et de l’alimentation (CSGA). Arnaud Thomas, responsable Recherche & Innovation de SensoStat et Pascal Schlich, chercheur au CSGA, répondent à nos questions
Corrigendum to “Concurrent vs immediate retrospective temporal sensory data collection: A case study on lemon-flavoured carbonated alcoholic drinks” [Food Qual. Pref. 101 (2022) 104629]
No full textCorrigendum refers to Michel Visalli, Takahiro Wakihira, Pascal Schlich. Concurrent vs. immediate retrospective temporal sensory data collection: A case study on lemon-flavoured carbonated alcoholic drinks. Food Quality and Preference, Volume 101, October 2022, Pages 104629 --> The authors regret a mistake in Fig. 2 that was the same as Fig. 3.International audienc
L'eye-tracking intéresse l'agroalimentaire : Actualité sur "la pratique de l'oculométrie au sein de la plateforme Chemosens du CSGA" diffusée par ADIT le 17 septembre 2014 sur le site internet bulletins-electroniques.com
No full textAu sein de ChemoSens, la platefome que co-dirige Pascal Schlich, qui en assure la responsabilité scientifique, et Olivier Berdeaux, qui en est le responsable technique, une vingtaine de personnes mène des recherches, soit en physico-chimie, soit dans le domaine de l'analyse sensorielle. Parmi les techniques utilisées par cette équipe du Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation (CSGA) de Dijon, l'oculométrie, également appelée "Eye-tracking", qui permet d'enregistrer les mouvements oculaires. Si son utilisation reste encore anecdotique, elle pourrait à terme intéresser des entreprises cherchant à mieux connaître et comprendre le comportement des consommateurs face à leurs produits
Chapitre 1. Pratiques alimentaires : état des lieux et évolutions, liens avec la santé : Effets d’une éducation sensorielle sur les préférences et les comportements alimentaires des enfants.
No full textEnfin, notons que l’éducation sensorielle qui consiste à apprendre aux enfants à mettre des mots sur les sensations procurées par les aliments, à dépasser les réactions dichotomiques du type "bon" / "pas bon", appliquée au sein de l’école à travers une douzaine de cours en France – les "classes du goût" - (Reverdy, Chesnel, Schlich, Koster & Lange, 2008) et en Finlande (Mustonen, Rantanen & Tuorila, 2009 ; Mustonen & Tuorila, in press), se montre efficace pour développer la capacité des enfants à décrire les propriétés gustatives et olfactives des aliments (cf. chapitre 3, 3.3.1. Les enfants et le milieu scolaire). La néophobie diminue avec le programme mais seulement de façon légère. La conclusion sur l’état des connaissances données pour les préférences et rejets des enfants est transposable aux concepts de néophobie et sélectivité. Des recherches complémentaires sont nécessaires pour mieux saisir l’impact de certaines stratégies sur l’évolution de ces comportements
Free-comment data collection and analysis revisited and new tools in correspondence analysis
No full textEurosense meeting tutorial.International audienceFree-Comment (FC), as a response to open-ended questions, provides sensory descriptions of a set of products with no issue due to a predefined list of descriptors as in Check-All-That-Apply (CATA).Performances (discrimination, characterization, stability, etc.) of the FC methodology as a method of sensory characterization of products have been poorly documented and FC has rarely been compared to other methodologies of sensory characterization. Further, the use of FC is usually restricted to static sensory descriptions of the products with few considerations given to temporal description, hedonic appreciation and drivers of liking.FC data is frequency data and as such usually stored in a product by descriptor contingency table and analyzed using chi-square-based statistical tools (chi-square test, correspondence analysis, chi-square per cell, etc.). However, this approach assumes that the independent statistical units are the citations (one descriptor associated to one product by one judge), while there are indeed the evaluations (several descriptors associated to one product by one judge), besides each judge evaluates every product which introduces another dependency not taken into account by the classical approach. Further, the true dimensionality of the associations between the products and the descriptors has never been considered in the statistical analyses of FC data yet.To popularize the use of the FC methodology in the sensory and consumer science field, performances of the FC methodology have been investigated and compared to those of CATA (Mahieu, Visalli, Thomas, & Schlich, 2020a, 2020b). These studies revealed that FC has nothing to envy to CATA and could even be more performant. Further, modulo some methodological adaptations, the FC methodology also performs well in a context of temporal sensory characterization (Mahieu, Visalli, Thomas, & Schlich, 2020c) and can be a useful tool in investigating hedonic appreciation and driver of liking (work in progress).Some new statistical approaches have been developed to account for the dimensionality of the associations between the products and the descriptors (Mahieu, Visalli, & Schlich, 2020) and to compute a valid chi-square statistic and correspondence analysis considering evaluations rather than citations as statistical units (Mahieu, Schlich, Visalli, & Cardot, 2020). These new statistical tools are useful to both CATA and FC data and will be available thanks to the MultiResponseR R package.This tutorial will first summarized the papers listed in the reference section including those in preparation. Then it will demonstrate how we pre-treat the FC data in R on a practical example. Finally, attendees willing to use the MultiResponseR R package on their own contingency tables or on data from our papers will be guided in that task
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