Evaluation of Yeast Strains during Fermentation of Riesling and Chenin blanc Musts
Notice bibliographique
Résumé
Ten strains of <i>Saccharomyces cerevisiae</i> (V1116, D254, UCD 522, Bourgoblanc, EC1118, UCD 595, S6U, Wadenswil 27, 71B, T73) were evaluated in terms of their impact on the chemical composition of fermenting Riesling and Chenin blanc musts and on the sensory characteristics of their resultant wines. All yeasts completely utilized glucose present. Fructose concentrations in finished wines ranged from 1.5 to 7.0 g/L and were highest in UCD 595. Glycerol concentration was highest in Bourgoblanc and lowest in T73. Ethanol production was similar among the various strains, although UCD 522 produced higher ethanol than D254. Some differences existed between the yeasts in terms of production and/or use of six organic acids (citric, tartaric, malic, succinic, lactic, and acetic). Lowest tartaric and malic acids were found in 71B fermentations, while highest acetic acid concentrations were measured in both 71B and Wadenswil 27. Wadenswil 27 fermentations also contained highest tartaric, succinic (along with Bourgoblanc), and lactic acids. Highest citric acid was found in S6U fermentations, while both S6U and V1116 contained lowest acetic acid concentrations. T73 contained highest malate and lowest citrate. Sensory evaluation of Riesling wines showed that most yeasts produced more intense aromas and flavors than those fermented with EC1118. Wadenswil 27 produced Chenin blanc wines with more aroma and flavor intensity than EC1118.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».