Together is better. Experience of simultaneous fermentation of yeast and bacteria as a possible strategy to prevent stuck fermentation in difficult wines
Notice bibliographique
Résumé
In the field of winemaking, malolactic fermentation is a key aspect in obtaining high quality wines. Unfortunately, in some oenological contexts effective evolution does not take place because of the occurrence of certain limiting factors for malolactic bacteria in wine. Simultaneous alcoholic and malolactic fermentation in grape must is a promising alternative that promotes the survival of bacteria, due to the absence of certain limiting factors such as ethanol or other toxic substances produced by yeasts in the native grape must. The risk of wine depreciation due to the spoilage activity of malolactic bacteria can be reduced by using selected strains of Oenococcus oeni, with proven behaviour in terms of malolactic fermentation occurring in the presence of sugars. In this work we compared the activity of a strain of Oenococcus oeni in malolactic fermentation of a Chardonnay grape must, using different winemaking protocols characterised by sequential or simultaneous inoculums of microbial starters. The results are discussed both in terms of fermentative behaviour and the quality of the wines obtained, with careful analysis of the main chemical parameters of the wines and of 47 different volatile compounds, giving an exhaustive overview of the opportunities and the risks related to different wine fermentation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».