CC BY
23
Для корреспонденции
Смирнова Елена Александровна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории пищевых биотехнологий и специализированных продуктов ФГБНУ «НИИ питания»
Адрес: 109240, г. Москва, Устьинский проезд, д. 2/14 Телефон: (495) 698-53-89 E-mail: smirnova@ion.ru
Е.А. Смирнова1, В.А. Саркисян1, И.В. Глазкова1, Е.В. Елизарова2, М.Г. Керимова2
Органолептический анализ. Исследование влияния продолжительности обучения испытателей на эффективность их работы
1 ФГБНУ «НИИ питания», Москва
2 ГБОУ ВПО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России»
1 Institute of Nutrition, Moscow
2 I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
Целью данного исследования являлись оценка эффективности работы одной группы испытателей на разных этапах обучения и изучение влияния продолжительности их обучения на качество получаемых данных. В работе определяли оптимальную продолжительность обучения работе с описательными методами, необходимую и достаточную для воспроизводимой оценки сенсорных свойств. Обучение проводили поэтапно в течение 108 ч. Показано, что статистически значимые отличия среди продуктов могут быть определены испытателями уже после 8 ч обучения. При увеличении продолжительности тренинга эффективность работы испытателей улучшается. Завершение программы обучения привело к существенному снижению среднеквадратичной ошибки для некоторых сенсорных характеристик и вариабельности оценок продуктов. Ключевые слова: сенсорный анализ, обучение испытателей, эффективность панели, профильный метод, модельная система
Sensory Analysis. Study of influence of assessors training duration on the panel efficiency
E.A. Smirnova1, V.A. Sarkisyan1, I.V. Glazkova1, E.V. Elizarova2, M.G. Kerimova2
86
The aim of this study was to evaluate the effectiveness of the assessors group at different stages of training and estimate the influence of the duration of their training on the quality of the data obtained. The optimal training duration to work with descriptive methods, which is necessary and sufficient forreproducible evaluation of sensory properties has been determined. The training was conducted at three stages during 108 hours. It has been demonstrated that statistically significant differences among products can be already determined by assessors after 8 hours of training. By increasing the training duration the effectiveness of assessors was improved. Completion of training course led to a significant reduction in the mean square error for some sensory characteristics of the products and the variability of the scores.
Keywords: sensory analysis, training of assessors, panel efficiency, sensory profile, model system
Российский рынок специализированных пищевых продуктов регулярно пополняется новыми продуктами с измененным химическим составом и заданными свойствами, обеспечивающими положительный эффект. Однако такие изменения, как снижение содержания нежелательных компонентов, например, сахара или жира, а также обогащение продуктов функциональными пищевыми ингредиентами (пищевыми волокнами, минеральными веществами, витаминами) часто вызывает существенное ухудшение сенсорных свойств новых продуктов, что снижает уровень их приемлемости у целевого потребителя. По этой причине возникает необходимость серьезного изучения влияния изменений состава на сенсорное качество и приемлемость разрабатываемых специализированных продуктов.
В современных условиях органолептичес-кие испытания широко применяются в пищевой и перерабатывающей промышленности. Распространенное мнение о субъективности и невоспроизводимости сенсорных оценок вызвано главным образом тем, что далеко не всегда на предприятиях или в исследовательских лабораториях учитываются индивидуальные особенности дегустаторов, ведется их специальная подготовка и обучение приемам сенсорной оценки, а также соблюдаются основные правила и условия проведения такого рода тестирований. В то же время сенсорный анализ предъявляет к участникам довольно жесткие требования. По этой причине одной из основных нерешенных проблем в обеспечении единства органолептических измерений является вопрос соответствующего обучения персонала, являющегося в данном случае измерительным инструментом.
Одним из наиболее эффективных аналитических сенсорных методов, позволяющих детально изучать изменения сенсорных свойств разрабатываемых специализированных пищевых продуктов, являются количественные описательные тесты, требующие больших затрат на отбор и обучение испытателей. Эффективность разработки напрямую зависит от качества получаемых данных о сенсорных свойствах нового продукта. Несмотря на то, что сенсорные способности человека являются врожденными, процесс обучения испытателей работе по выбранным методикам улучшает результаты работы панели (дегустационной комиссии) [2]. При этом возникает вопрос, как определить оптимальную продолжительность обучения работе с описательными методами, необходимую и достаточную для воспроизводимой оценки сенсорных свойств, как оценить эффективность работы испытателей? Можно ли считать панель действительно в достаточной степени «обученной» после всего нескольких часов изучения органолеп-тических характеристик продукта или необходима
многомесячная трудоемкая работа по изучению широкого спектра свойств различных пищевых продуктов? Как найти золотую середину?
С целью изучения влияния продолжительности и интенсивности обучения на эффективность работы панели было проведено несколько крупных исследований. Wolters и Allchurch обнаружили, что увеличение периода обучения работе с одним продуктом до 60 ч повышает количество сенсорных характеристик, в которых могут быть найдены статистически значимые отличия [7]. Также было отмечено, что обученные испытатели могут определять очень слабые отличия между пищевыми продуктами лучше, чем простые потребители, что объясняется способностью тренированной панели использовать более широкий спектр терминов при описании текстуры или флейвора продуктов [5]. Roberts и Vickers показали, что результаты панели, обучавшейся в течение 20 ч количественному описательному анализу, значительно отличались в оценках интенсивности характеристик от результатов панели потребителей. Последние оценивали интенсивность большинства свойств гораздо выше, чем это делали испытатели из обученной панели [6]. Clapperton и Piggot оценивали пиво, используя 4 различные панели, отличающиеся по уровню компетентности и опыта испытателей. Их исследования показали, что обученные панели, состоящие из профессионалов в области пивоварения, использовали большее количество описательных терминов для оценки запаха и флейвора пива, чем это делали панели, состоящие из неподготовленных участников [4]. Chambers обнаружил, что обученные и опытные испытатели находят больше отличий в характеристиках флейвора и демонстрируют лучшую согласованность оценок, чем необученные. Исходя из полученных им данных были идентифицированы критерии, определяющие панель в качестве «обученной». Обученная панель должна: 1) давать воспроизводимые результаты; 2) быть вербально коммуникабельной; 3) давать простые оценки; 4) уметь находить значимые отличия между продуктами; 5) иметь достаточную мотивацию [3]. Поскольку в приведенных выше исследованиях сравнивались результаты разных панелей, целью данного исследования являлись оценка эффективности работы одной группы испытателей на разных этапах обучения и изучение влияния продолжительности их обучения на качество получаемых данных.
Материал и методы
Панель. В исследовании принимали участие 7 испытателей в возрасте от 18 до 40 лет (5 женщин и 2 мужчины). Респонденты были отобраны
Вопросы питания. Том 83, № 6, 2014
87
#
на основе данных о сенсорной чувствительности в соответствии с требованиями, предъявляемыми к экспертам-испытателям [2].
Программа обучения. На первом этапе обучения (8 ч) рассматривались общие принципы сенсорного анализа, включая физиологию органов чувств человека, показатели качества, условия проведения сенсорных испытаний, краткий обзор методологии сенсорного анализа, а также принципы описательных методик применительно к сенсорным свойствам пищевых продуктов. Длительность обучения в течение 1 дня состав-ляла 4 ч.
Вторая стадия обучения (всего 72 ч) включала дополнительные часы по общей методологии сенсорных испытаний, методикам контроля сенсорного качества, а также 14 ч изучения описательных методик, стандартных веществ и рейтинговых шкал применительно к различным типам пищевых продуктов. Во время обучения панель также практиковала навыки групповой работы, используя конкретные определения и стандартные вещества. Данная часть обучения проводилась в течение 4 ч в день и продолжалась 3 нед.
Последний этап обучения (всего 108 ч) включал 36 ч интенсивного изучения сенсорных свойств продуктов, а также работу с различными типами шкал, включая числовые и графические шкалы. Каждая сессия также продолжалась не более 4 ч в день. Испытатели работали в группе, давая определения характеристикам и выбирая соответствующие специфичные продуктам стандарты, практиковались и обсуждали различия в оценках с целью анализа своей работы. Таким образом, все испытатели прошли полный курс обучения сенсорному анализу пищевых продуктов, общая продолжительность которого составила 108 ч.
Продукты. Испытателями оценивались 3 образца модельных дисперсных систем на основе томатной пасты (продукты А, В и С). Такая модельная система была выбрана в качестве объекта исследования, поскольку она включает широкий спектр сенсорных характеристик, которые могут быть обнаружены во многих пищевых продуктах, а также удобна для пробоподготовки, поскольку является гомогенной, и в нее легко могут быть добавлены ароматизаторы и/или другие вкусоаро-матические вещества, существенно изменяющие сенсорный профиль продукта. Образцы тестировались после завершения каждого этапа подготовки панели: 8, 72 и 108 ч обучения.
Условия тестирования. Исследования проводились в лаборатории сенсорного анализа, которая соответствовала требованиям ГОСТ Р ИСО 8589:2005 по уровню освещенности, шума и вентиляции [1]. Каждому испытателю предъявляли требования воздерживаться от использования парфюмерно-косметических средств, курения или еды в течение 1 ч до начала тестирования.
Планирование эксперимента и анализ данных.
После завершения очередной стадии обучения испытатели оценивали модельные образцы, используя 15-балльную шкалу интенсивности (0 - признак отсутствует, 15 - максимальная интенсивность признака). В планировании эксперимента применяли статистическую модель латинский квадрат. Каждый испытатель получал четверть чашки продукта и пробовал каждый образец в последовательном монадическом порядке в трех повторностях. Анализировали все данные, полученные в результате трех сессий (после 8, 72 и 108 ч обучения). Для определения статистически значимых отличий между продуктами (по повтор-ностям и испытателям), а также для оценки разницы между сессиями (по испытателям и повторнос-тям) было использовано минимальное значение статистически значимой разницы ^<0,05). Также для каждого образца были рассчитаны среднеквадратичные ошибки.
Результаты и обсуждение
В табл. 1 и 2 приведены размахи оценок по характеристикам текстуры и флейвора для каждого продукта после 8, 72 и 108 ч обучения. Для большинства характеристик размах оценок снижался с увеличением периода обучения, указывая на возрастающую точность испытателей в оценках сенсорных характеристик модельных систем. Среднеквадратичная ошибка (табл. 3) также снижалась с увеличением периода обучения испытателей, кроме того, было очевидным улучшение способности испытателей находить отличия между образцами (табл. 4).
Эффективность работы после 8 ч обучения. Значимая разница между продуктами была обнаружена для всех характеристик текстуры и некоторых свойств флейвора (рис. 1). Значение среднеквадратичной ошибки было достаточно высоким для большинства характеристик флейвора и текстуры (табл. 3). При сравнении характеристик вязкость и количество пульпы был показан эффект Гало, указывающий на то, что оценки испытателей для одной характеристики могут быть подвержены подсознательному влиянию других характеристик, поскольку модельные системы были специально подготовлены таким образом, чтобы они имели отчасти похожую вязкость, но отличались по количеству пульпы. Это также объясняется тем, что на начальных стадиях обучения испытатели могут не понимать разницы между характеристиками вязкость и количество пульпы. Свойства вареный томат и свежий томат также демонстрировали этот эффект, как и характеристика соленый вкус, оценки которой были схожи с оценками для запаха специй. Статистически значимые отличия между образцами были обна-
88
Е.А. Смирнова, В.А. Саркисян, И.В. Глазкова и др.
Таблица 1. Текстура: ранги оценок для каждой характеристики в зависимости от продолжительности обучения
Характеристика Количество часов обучения Продукт А Продукт В Продукт С
размах разница размах разница размах разница
Вязкость 8 3,7-10,2 6,5 4,2-13,5 9,3 4,2-9,7 5,5
72 8,0-10,2 2,2 7,8-12,0 4,2 8,2-10,0 1,8
108 7,2-9,3 2,1 6,8-10,8 4,0 8,2-9,5 1,3
Количество пульпы 8 1,7-7,3 5,6 7,8-13,3 5,5 2,8-9,3 6,5
72 2,7-11,8 9,1 10,3-3,0 2,7 4,7-12,7 8,0
108 7,0-9,2 2,2 10,3-12,7 2,4 8,0-9,5 1,5
Гомогенность 8 0,7-7,5 6,8 0,7-7,0 6,3 0,8-8,0 7,2
72 3,8-5,8 2,0 3,0-6,2 3,2 3,0-8,0 5,0
108 3,8-6,7 2,9 2,7-4,5 1,8 2,2-6,2 4,0
Таблица 2. Флейвор: ранги оценок для каждой характеристики в зависимости от продолжительности обучения
#
Характеристика Количество часов обучения Продукт А Продукт В Продукт С
размах разница размах разница размах разница
Запах вареного томата 8 4,7-10,3 5,6 5,2-9,8 4,6 5,7-10,2 4,5
72 7,0-10,5 3,5 7,5-12,0 4,5 6,2-11,0 4,8
108 6,3-10,8 4,5 7,8-11,7 3,9 4,5-10,8 6,3
Запах свежего томата 8 0,2-9,0 8,8 0,0-11,2 11,2 0,0-9,0 9,0
72 3,7-6,5 2,8 0,2-5,2 5,0 3,8-7,2 3,4
108 2,7-5,2 2,5 0,0-5,0 5,0 0,8-5,8 5,0
Кислый запах 8 3,2-12,7 9,5 0,5-7,5 7,0 1,5-9,5 8,0
72 5,3-9,0 3,7 0,2-2,5 2,3 3,7-7,5 3,8
108 3,3-6,3 3,0 0,0-1,5 1,5 0,5-5,5 5,0
Запах специй 8 3,5-10,3 6,8 2,2-13,3 11,1 1,8-9,2 7,4
72 5,5-9,2 3,7 5,0-11,2 6,2 5,0-7,8 2,8
108 6,7-8,7 2,0 8,5-11,0 2,5 6,8-8,8 2,0
Томатный вкус 8 1,8-9,7 7,9 2,5-11,3 8,8 1,3-8,3 7,0
72 3,7-8,0 4,3 4,2-8,5 4,3 3,7-5,8 2,1
108 4,7-6,5 1,8 5,2-8,3 3,1 4,5-6,8 2,3
Острый вкус 8 0,5-9,5 9,0 2,0-12,5 10,5 0,5-8,0 7,5
72 3,7-7,2 3,5 3,0-9,2 6,2 2,5-7,2 4,7
108 4,7-8,3 3,6 5,7-8,5 2,8 3,3-7,7 4,4
Сладкий вкус 8 1,2-11,3 10,1 0,7-12,7 12,0 0,5-10,2 9,7
72 1,7-4,2 2,5 3,0-4,3 1,3 1,3-3,3 2,0
108 1,8-2,7 0,9 2,5-3,7 1,2 1,8-3,0 1,2
Соленый вкус 8 2,3-8,5 6,2 1,5-8,3 6,8 3,0-9,3 6,3
72 5,5-7,3 1,8 4,0-7,3 3,3 6,2-7,8 1,6
108 6,2-7,5 1,3 5,2-7,2 2,0 5,3-7,8 2,5
Кислый вкус 8 0,7-7,7 7,0 0,7-8,5 7,8 0,5-7,5 7,0
72 2,5-6,2 3,7 3,5-6,0 2,5 2,3-5,8 3,5
108 2,2-4,3 2,1 2,8-4,5 1,7 3,7-4,8 1,1
Горький вкус 8 0,0-3,8 3,8 1,0-5,2 4,2 0,5-4,3 3,8
72 1,7-4,8 3,1 2,2-53 3,1 2,5-6,5 4,0
108 2,2-4,0 1,8 1,5-3,8 2,3 1,7-3,7 2,0
Общее послевкусие 8 2,8-11,0 8,2 2,2-13,7 11,5 2,5-10,2 7,7
72 4,0-7,3 3,3 3,8-12,3 8,5 5,0-9,2 4,2
108 5,5-8,2 2,7 4,5-9,2 4,7 6,3-8,2 1,9
Ф
ружены для таких дескрипторов, как гомогенность, количество пульпы, кислый запах и запах специй, а также томатный, острый и горький вкус. После 8 ч обучения свойства продукта В запах специй
и острый вкус оценивались значимо выше, чем те же свойства продуктов А и С (см. рис. 1). На этой стадии обучения испытатели не находили значимых отличий среди образцов для характеристик варе-
89
Таблица 3. Среднеквадратичные ошибки для сенсорных характеристик в зависимости от продолжительности обучения
Таблица 4. Определение статистически значимых отличий (р<0,05) в зависимости от продолжительности обучения
#
Характеристика Продолжительность обучения
8 ч 72 ч 108 ч
Вязкость 2,7 0,6 0,5
Количество пульпы 4,1 2,2 0,8
Гомогенность 1,1 1,7 0,9
Запах вареного томата 2,5 0,4 0,8
Запах свежего 2,1 1,0 0,8
томата
Кислый запах 3,4 1,6 1,0
Запах специй 3,5 0,9 1,1
Томатный вкус 3,9 1,3 0,8
Острый вкус 3,5 1,1 1,1
Сладкий вкус 1,5 0,6 0,2
Соленый вкус 1,7 0,8 0,6
Кислый вкус 0,7 0,6 0,8
Горький вкус 0,5 1,0 0,3
Общее послевкусие 3,5 1,6 1,6
Характеристика Продолжительность обучения
8 ч 72 ч 108 ч
Вязкость - - -
Количество пульпы Х Х Х
Гомогенность Х - Х
Запах вареного томата - Х Х
Запах свежего томата - - Х
Кислый запах Х Х Х
Запах специй Х Х Х
Томатный вкус Х Х Х
Острый вкус Х Х Х
Сладкий вкус - Х Х
Соленый вкус - Х Х
Кислый вкус - - -
Горький вкус Х - -
Общее послевкусие - - -
Соленый вкус*
Сладкий вкус
П р и м е ч а ни е. Х - выявление значимых отличий; прочерк - отсутствие значимых отличий.
Кислый вкус
Горький вкус
Острый вкус
Томатный вкус*
Запах специй
Общее послевкусие
Вязкость
Кислый запах
Запах свежего томата
Запах вареного томата*
Рис. 1. Средние оценки испытателей после 8 ч обучения
Здесь и на рис. 2 и 3: * - достоверно значимое отличие.
Количество пульпы
—9— Продукт А - Ш - Продукт В -ф- Продукт С
90
Соленый вкус*
Кислый вкус
Сладкий вкус
Горький вкус
Острый вкус
Томатный вкус*
Запах специй
Кислый запах
Общее послевкусие
Запах свежего томата
Запах вареного томата*
Рис. 2. Средние оценки испытателей после 72 ч обучения
Вязкость
Количество пульпы
-•— Продукт А Ш - Продукт В Продукт С
ныи томат и свежии томат, сладкии, кислыи и соленый вкусы, а также для общего послевкусия. После 8 ч обучения испытатели неохотно использовали левую (минимальную) часть шкалы. Эти результаты указывают на то, что после короткого периода обучения испытатели были способны различать образцы модельных систем по некоторым важным характеристикам текстуры и флейвора. Несмотря на это, вариации оценок испытателей по каждому свойству были достаточно высокими. Следовательно, испытатели, прошедшие непродолжительное обучение, способны дифференцировать простые продукты с небольшим количеством характеристик, однако они не способны оценивать образцы с более сложными свойствами.
Эффективность работы после 72 ч обучения. На этом этапе колебания оценок для характеристик флейвора и текстуры были ниже почти для всех образцов и характеристик (см. табл. 1 и 2). Значения среднеквадратичной ошибки также снизились для большинства характеристик (табл. 3), указывая на возросшую точность оценок панели. Продукт В имел значимо большую интенсивность показателей количество пульпы и вареный томат,
запах специй, томатный и острый вкусы, чем у продуктов А или С (рис. 2). С другой стороны, продукт В имел статистически значимо более низкие оценки по показателям соленый вкус и кислый запах, чем продукт А или С. Продукты А и С были оценены похоже по показателям гомогенность, вареный томат, запах специй, острый и сладкий вкусы. Испытатели показали отсутствие значимой разницы среди образцов по показателям гомогенность, вязкость, свежий томат, горький вкус и общее послевкусие. Испытатели стали понимать разницу между такими характеристиками, как вязкость и количество пульпы, которые демонстрировали эффект Гало на начальной стадии обучения. Увеличение продолжительности обучения до 72 ч улучшило способность панели находить значимые отличия между продуктами; вариабельность оценок интенсивности и среднеквадратичная ошибка были ниже для большинства характеристик. Кроме того, испытатели были способны дифференцировать большее количество свойств. Например, после 8 ч тренинга панель не могла различать образцы по сладкому и соленому вкусам или по характеристике вареный томат. Однако после вто-
Вопросы питания. Том 83, № 6, 2014
91
рого этапа испытатели показали значимые отличия в оценках этих свойств (табл. 4).
Эффективность работы после 108 ч обучения.
Завершение программы обучения привело к дальнейшему снижению среднеквадратичной ошибки для некоторых атрибутов (табл. 3) и вариабельности оценок продуктов (см. табл. 1 и 2). В то же время большое количество других свойств имело оценки, схожие с оценками, полученными после 72 ч обучения. Некоторые характеристики продукта С, такие как вареный и свежий томат, кислый запах, томатный и соленый вкус показали увеличение вариабельности оценок. Однако оценки интенсивности других свойств (например, свежий томат и кислый запах) переместились из среднего диапазона 15-балльной шкалы в нижний. Это указывает на то, что испытатели стали чаще использовать левую (минимальную) часть шкалы и позволяет предположить, что, хотя результаты панели еще не всегда стабильны, на этой стадии они были более достоверны в сравнении с началом обучения. Результаты для других продуктов также показали небольшое снижение вариабельности оценок интенсивности характе-
ристик после завершения курса обучения. Способность панели находить отличия между продуктами возросла, поскольку в некоторых характеристиках (например, свежий томат) значимая разница ранее не определялась. Интенсивность свойств количество пульпы, вареный томат, запах специй, томатный и острый вкусы у продукта В была снова оценена выше, чем у продуктов А и С (рис. 3). А характеристики гомогенность, кислый запах и свежий томат продукта В были оценены статистически значимо ниже, чем у продуктов А и С. Продукты А и С были схожими в оценках характеристик гомогенность, вареный и свежий томат, запах специй, томатный вкус, острый вкус, а также сладкий и соленый вкусы. Продукты не имели значимых отличий для характеристик общее послевкусие, кислый и горький вкусы. На этой стадии эффект Гало, наблюдавшийся в начале обучения, также не проявлялся, что было показано разницей между оценками вязкости и количества пульпы для продукта В. Более того, испытатели продемонстрировали большую достоверность оценок по сравнению с их предыдущими оценками этого же продукта (см. рис. 1 и 2).
Соленый вкус*
Кислый вкус
#
Сладкий вкус
Острый вкус
Томатный вкус*
Запах специй
Кислый запах
Горький вкус
Общее послевкусие
Вязкость
Запах свежего томата
Гомогенность
Запах вареного томата*
Количество пульпы
—•— Продукт А - • - Продукт В Продукт С
Рис. 3. Средние оценки испытателей после 108 ч обучения
92
Таким образом, изучение влияния длительное- дифференциации для более сложных свойств ти обучения испытателей на эффективность их или более сложных с сенсорной точки зрения работы показало, что статистически значимые продуктов, необходимо длительное обучение отличия среди продуктов могут быть определены (108 ч). испытателями уже после 8 ч обучения. При увеличении продолжительности тренинга эффек- Исследование было проведено в рамках подго-тивность работы испытателей повышается. При товки сенсорной панели экспертов для выполнения оценке основных вкусов, свойств внешнего вида работ по проекту «<Специализированные пищевые и текстуры, а также ключевых вкусоароматичес- продукты с модифицированным углеводным про-ких характеристик достаточно обучения средней филем для персонализированной диетотерапии продолжительности (72 ч). В тех случаях, когда сахарного диабета 2 типа» при поддержке Россий-условия эксперимента требуют высокого уровня ского научного фонда (грант № 14-36-00041).
Сведения об авторах
Смирнова Елена Александровна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории пищевых биотехнологий и специализированных продуктов ФГБНУ «НИИ питания» (Москва) E-mail: smirnova@ion.ru
Саркисян Варужан Амбарцумович - младший научный сотрудник лаборатории пищевых биотехнологий и специализированных продуктов ФГБНУ «НИИ питания» (Москва) E-mail: sarkisyan@ion.ru
Глазкова Ирина Владимировна - кандидат химических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории пищевых биотехнологий и специализированных продуктов ФГБНУ «НИИ питания» (Москва) E-mail: glazkova@ion.ru
Елизарова Елена Викторовна - кандидат медицинских наук, доцент кафедры гигиены питания и токсикологии ГБОУ ВПО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России E-mail: elizarova@ion.ru
Керимова Марина Гасановна - доктор медицинских наук, профессор кафедры гигиены питания и токсикологии ГБОУ ВПО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России E-mail: kerimova@ion.ru
Литература
ГОСТ Р ИСО 8589:2005. Органолептический анализ. Руководство по проектированию помещений для исследований. Скурихин И.М., Смирнова Е.А, БеркетоваЛ.В. Органолептический анализ: Формирование панелей и обучение испытателей: Учебно-методическое пособие. - М.: ИК МГУПП, 2008. Ч. I. Определение сенсорной чувствительности и отбор испытателей. - 68 с. Chambers Е. IV, Smith Е.А. Effects of testing experience on performance of highly trained sensory panelists // J. Sensory Studies. -1993. - Vol. 58, N 1. - P. 155-166.
Clapperton J.F., Рiggоtt J.R. Flavour characterisation by trained and untrained assessors // J. Inter. Brewing. - 1979. - Vol. 85. - P. 275-277.
Papadopoulos L.S., Miller R.K., Acuff G.R. et al. Consumer and trained sensory comparisons of cooked beef top rounds treated with sodium lactate // J. Food Sci. - 1991. - Vol. 56. - P. 1141-1153. Roberts A.K., Vickers Z.M. A comparison of trained and untrained judges' evaluation of sensory attribute intensities and liking of Cheddar cheese // J. Sensory Studies. - 1994. - Vol. 9. - P. 1-20. Wolters C.J., Allchurch E.M. Effect of training procedures on the performance of descriptive panels // Food Qual. Preference. -1994. - Vol. 5. - P. 203-214.
5
6
References
State standard 8589:2005. (GOST) Sensory analysis. Design Guide for the research facilities.
Skurihin I.M., Smirnova E.A., Berketova L.V. Sensory Analysis: Panel Formation and Training of Assessors: Educational Handbook. -M.: IR MGUPP, 2008. Pt I. Definition of sensory sensitivity and selection of assessors. - P. 68.
Chambers E. IV, Smith E.A. Effects of testing experience on performance of highly trained sensory panelists // J. Sensory Studies. -1993. - Vol. 58, N 1. - P. 155-166.
Clapperton J.F., Piggott J.R. Flavour characterisation by trained and untrained assessors // J. Inter. Brewing. - 1979. - Vol. 85. - P. 275-277.
Papadopoulos L.S., Miller R.K., Acuff G.R. et al. Consumer and trained sensory comparisons of cooked beef top rounds treated with sodium lactate // J. Food Sci. - 1991. - Vol. 56. - P. 1141-1153. Roberts A.K., Vickers Z.M. A comparison of trained and untrained judges' evaluation of sensory attribute intensities and liking of Cheddar cheese // J. Sensory Studies. - 1994. - Vol. 9. - P. 1-20. Wolters C.J., Allchurch E.M. Effect of training procedures on the performance of descriptive panels // Food Qual. Preference. -1994. - Vol. 5. - P. 203-214.
Вопросы питания. Том 83, № 6, 2014
93
5
2.
6
3
7
4.
