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Enregistrement W1981486186 · doi:10.1021/jf803720k

Effect of Closure and Packaging Type on 3-Alkyl-2-methoxypyrazines and Other Impact Odorants of Riesling and Cabernet Franc Wines

2009· article· en· W1981486186 sur OpenAlexaff
Amy J. Blake, Yorgos Kotseridis, Ian D. Brindle, Debbie Inglis, M. K. Sears, Gary J. Pickering

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensUniversity of GuelphBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceAlkylClosure (psychology)ChemistryVitis viniferaHorticultureBiologyOrganic chemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3-Alkyl-2-methoxypyrazines (MPs) represent an important and potent class of grape- and insect-derived odor-active compounds associated with wine quality. Thirty nanograms per liter each of 3-isobutyl-2-methoxypyrazine (IBMP), 3-isopropyl-2-methoxypyrazine (IPMP), and 3-sec-butyl-2-methoxypyrazine (SBMP) was added to Riesling and Cabernet Franc wines and monitored with headspace solid-phase microextraction and gas chromatography-mass spectrometry over 18 months to investigate the effects of various closure and packaging options on MPs. Changes in MP concentrations during bottle aging varied with closure/packaging option, with the greatest decrease evident in Tetrapak cartons. After 18 months, IBMP, IPMP, and SBMP in both Tetrapak-stored wines decreased by approximately 45, 32, and 26%, respectively. Similar changes were observed in other impact odorants to previous studies, including a greater decrease in odorant concentrations in wines closed with synthetic corks compared to natural corks and screw caps. These differences are thought to be due to the differential sorptive capacities of the various closure types. Overall, the data suggest that differences in gas permeability/contribution from the different closure and packaging options strongly associate with changes in wine composition during aging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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