Revista Ciência Agronômica

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    A mixed model applied to joint analysis in experiments with coffee blends using the least squares method
    (Universidade Federal do Ceará, 2019) Paulino, Allana Lívia Beserra; Cirillo, Marcelo Angelo; Ribeiro, Diego Egídio; Borém, Flávio Meira; Matias, Gabriel Carvalho
    The aim of the present study was to propose a mixed model for a sensory analysis of four experiments with blends of different standards of quality, including the species Coffea Arabica L. and Coffea Canephora. Each experiment differed in the proportions used to formulate the blends and the concentrations used in preparing the beverages, these being 7% and 10% coffee powder for each 100 ml of water. The response variables under analysis were the sensory characteristics of the beverage found in an assessment made by a group of trained tasters, considering taste, bitterness and a final score. Each description followed a numerical rating scale of intensity that ranged from 0 to 10. The model was implemented using the least squares method; this led to the conclusion that including random parameters in the model, represented by the experiments, made it possible to compare the effect of each component simultaneously for each of the experiments.
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    Monte Carlo simulation and importance sampling applied to sensory analysis validation of specialty coffees
    (Universidade Federal do Ceará, 2021) Ferreira, Haiany Aparecida; Liska, Gilberto Rodrigues; Cirillo, Marcelo Ângelo; Borém, Flávio Meira; Ribeiro, Diego Egídio; Cortez, Ricardo Miguel
    Coffee sensory analysis is usually made by a sensory panel, which is formed by trained tasters, following the recommendations of the Specialty Coffee Association of America. However, the preference for a coffee is commonly determined by experimentation with consumers, who typically have no special skills in terms of sensory characteristics. Therefore, this study aimed at applying an intensive computational method to study sensory notes given by an untrained sensory panel, considering the probability distributions of the class of extreme values. Four types of specialty coffees produced under different processes and in varied altitudes in the mountainous region of Mantiqueira, Minas Gerais, were considered. We concluded that the generalized Pareto distribution can be applied to sensory analysis to discriminate types of specialty coffees. Furthermore, the method of importance sampling by Monte Carlo simulation showed greater variability considering a probabilistic model adjusted to identify specialty coffees.
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    Qualidade de cafés especiais: uma avaliação sensorial feita com consumidores utilizando a técnica MFACT
    (Universidade Federal do Ceará, 2017-01) Ossani, Paulo César; Cirillo, Marcelo Ângelo; Borém, Flávio Meira; Ribeiro, Diego Egídio; Cortez, Ricardo Miguel
    A qualidade sensorial de cafés especiais, cujas características se relacionam com o meio geográfico é apreciada pelo setor produtivo e o mercado, no qual, uma relação comercial é pautada na livre escolha, por parte do consumidor e na agregação de valores e diferenciação de preços em função da qualidade do produto. Neste cenário, focar as tendências dos consumidores é primordial para que um café seja diferenciado em relação aos demais; para isso, novas metodologias de análise devem ser exploradas para que os resultados sejam dignos de contemplaram inúmeros fatores inerentes às particularidades de cada consumidor e/ou produto. Com esse propósito, o objetivo desse artigo é propor o uso da técnica de múltiplos fatores aplicada a tabelas de contingência (MFACT), em dados categorizados obtidos em um experimento sensorial realizado com diferentes grupos de consumidores com a finalidade de identificar similaridades entre quatro cafés especiais. Concluiu-se que o uso dessa técnica é viável, por permitir discriminar os cafés especiais produzidos em diferentes ambientes (altitudes) e processamentos, considerando a heterogeneidade entre os consumidores envolvidos na análise sensorial.