Selective Determination of Volatile Sulfur Compounds in Wine by Gas Chromatography with Sulfur Chemiluminescence Detection
Notice bibliographique
Résumé
Volatile sulfur compounds can be formed at various stages during wine production and storage, and some may impart unpleasant "reduced" aromas to wine when present at sensorially significant concentrations. Quantitative data are necessary to understand factors that influence the formation of volatile sulfur compounds, but their analysis is not a trivial undertaking. A rapid and selective method for determining 10 volatile sulfur-containing aroma compounds in wine that have been linked to "off-odors" has been developed. The method utilizes static headspace injection and cool-on-column gas chromatography coupled with sulfur chemiluminescence detection (GC-SCD). Validation demonstrated that the method is accurate, precise, robust, and sensitive, with limits of quantitation around 1 microg/L or better, which is below the aroma detection thresholds for the analytes. Importantly, the method does not form artifacts, such as disulfides, during sample preparation or analysis. To study the contribution of volatile sulfur compounds, the GC-SCD method was applied to 68 commercial wines that had reductive sensory evaluations. The analytes implicated as contributors to reductive characters were hydrogen sulfide, methanethiol, and dimethyl sulfide, whereas carbon disulfide played an uncertain role.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».