Coffee Science

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Autor: search.filters.author.Cirillo, Marcelo ÂngeloAssunto: search.filters.subject.Qualidade de bebida

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    Case study of modeling covariance between external factors and sensory perception of coffee
    (Universidade Federal de Lavras, 2023-08-18) Resende, Mariana; Borém, Flávio Meira; Cirillo, Marcelo Ângelo
    Analysis and inference of sensory perceptions in coffee beverages are complex due to numerous random causes intrinsic to productivity, preparation, and especially consumer and/or taster subjectivity. In this context, latent variables often composed of a combination of other observed variables are discarded from conventional analyses. Following this argument, this study aimed to propose a model of structural equations applied to a database, geographical indication of coffees in Serra da Mantiqueira, with a methodological contribution characterized by inclusion of a treatment effect, contemplated by different altitudes at which coffees were produced. From the methodology used, a covariance structure was estimated, and used in another statistical methodology to discriminate the effects. It is concluded that the proposed model proved to be advantageous for allowing the analysis of the relationship of latent variables, production and environmental variations, which are not considered in a sensorial analysis, and showed that, in fact, they influence the sensorial perception, for the coffees produced in the Serra da Mantiqueira region. The correlation structure generated from the covariance matrix adjusted by the model resulted in estimates that could be used in other statistical methodologies more appropriate to discriminate the effects, exemplifying the use of principal components.
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    Unsupervised classification of specialty coffees in homogeneous sensory attributes through machine learning
    (Editora UFLA, 2020) Ossani, Paulo César; Rossoni, Diogo Francisco; Cirillo, Marcelo Ângelo; Borém, Flávio Meira
    Brazil is the largest exporter of coffee beans, 29% world exports, 15% this volume in specialty coffees. Thereby researches are done, so that identify different segments in the market, in order to direct the end consumer to a better quality product. New technologies are explored to meet an increasing demand for high quality coffees. Therefore, in this article has an objective to propose the use of machine learning techniques combined with projection pursuit in the construction of unsupervised classification models, in a sensory acceptance experiment, applied to four groups of trained and untrained consumers, in four classes of specialty coffees in which they were evaluated sensory characteristics: aroma, body coffee, sweetness and general note. For evaluating classifier performance, in the data with reduced dimension, all instances were used, and considering four groupings, the models were adjusted. The results obtained from the groupings formed were compared with pre-established classes to confirm the model. Success and error rates were obtained, considering the rate of false positives and false negatives, sensitivity and classification methods accuracy. It was concluded that, machine learning use in data with reduced dimensions is feasible, as it allows unsupervised classification of specialty coffees, produced at different altitudes and processes, considering the heterogeneity among consumers involved in sensory analysis, and the high homogeneity of sensory attributes among the analyzed classes, obtaining good hit rates in some classifiers.
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    Qualidade do café cereja desmucilado submetido ao parcelamento da secagem
    (Editora UFLA, 2011-01) Isquierdo, Eder Pedroza; Borém, Flávio Meira; Cirillo, Marcelo Ângelo; Oliveira, Pedro Damasceno de; Cardoso, Rennan Alves; Fortunato, Valquíria Aparecida
    A interrupção do processo de secagem do café (Coffea arabica L.) com elevados teores de água, e a conclusão da secagem após um determinado período de repouso, já é uma técnica comumente adotada pelos cafeicultores. Porém, são escassos os relatos científicos que recomendem essa técnica. Objetivou-se, no presente trabalho, avaliar os efeitos da secagem na qualidade do café. Após a pré-secagem em terreiro, o café foi secado mecanicamente até atingir os teores de água de 16%, 20% e 24% (bu); em seguida, o café permaneceu em repouso durante dois, seis e doze dias em caixas de madeira. Após cada período de repouso, a secagem foi completada até que o café atingisse o teor de água de 11% (bu). A testemunha constituiu-se na secagem contínua até 11% (bu). Para a caracterização da qualidade do café foram realizadas as análises de condutividade elétrica, lixiviação de potássio, açúcares totais, redutores e não redutores, coloração dos grãos beneficiados e análise sensorial. Verificou-se que os valores de condutividade elétrica e de lixiviação de potássio foram significativamente menores quando a secagem do grão foi interrompida com o teor de água de 24% independente do tempo de repouso, indicando que, para esse tratamento, os danos ao sistema de membranas foram menores em relação aos demais. Verificou-se também que, para as análises de açúcares totais, redutores e não redutores, análise de coloração dos grãos e análise sensorial não houve diferença significativa entre os tratamentos. Conclui-se que, para as condições desse experimento, não foram observadas alterações indesejáveis na qualidade do café cuja secagem foi interrompida com o teor de água de até 24% (bu) e que permaneceu em repouso por até 12 dias.