ADDING GRAPE SEED EXTRACT TO WINE AFFECTS ASTRINGENCY AND OTHER SENSORY ATTRIBUTES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This research note explored the sensory and analytical effects of adding grape seed extract (GSE; 0.0, 0.5, 1.0, 2.5 and 5.0 g/L) to a commercial red wine. Total phenol, color intensity and hue analyses were conducted. Sensory profiling, using 12 trained judges, evaluated the intensity of astringency, fruity and woody/earthy aromas, and red color of the wines. Special care was taken to avoid perceptual biases among the sensory attributes, by conducting the astringent, aromatic and color determinations independently of one another. Analyses of variance were used to evaluate the sensory effects, while regression analyses were used to relate the mean sensory attributes to the GSE concentrations. Positive linear regressions were observed between GSE and astringency ( R 2 = 0.841), woody/earthy aroma ( R 2 = 0.933) and color ( R 2 = 0.925), while a negative linear regression was observed for fruity aroma ( R 2 = 0.911). The presence of GSE significantly enhanced the woody/earthy aroma and suppressed the fruity aroma. PRACTICAL APPLICATIONS This research note demonstrated that GSE not only influenced the mouthfeel of a wine, but also the color and aroma. Because the perceived sensory attributes (astringency, color, fruity and woody/earthy) are highly correlated [|0.801| ≤ R ≤ |0.982|] and dependent on the type of wine and GSE, winemakers are advised to conduct in‐house trials prior to tannin adjustments in the cellar. As demonstrated in this research note, the sensory changes can be successfully modeled using linear regression to allow winemakers to predict the change in aroma, color and astringent attributes, associated with the addition of GSE.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle