Phenolic Composition and Sensory Properties of Ciders Produced from Latvian Apples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polyphenol compounds are very important components of cider – they are responsible for the colour and the bitterness and astringency balance of cider. The polyphenolic profile of apples and apple drinks is influenced by several factors: apple variety, climate, maturity, and technological processes applied. This research paper concerns the influence of apple variety on the phenolic compounds and sensory properties of cider. Fermentation of 12 varieties of apple juice with Saccharomyces cerevisiae yeast ‘71B-1122’ (Lalvin, Canada) was performed in a laboratory of the Faculty of Food Technology of the Latvia University of Agriculture. The total phenol content (TPC) was determined according to the Folin-Ciocalteu spectrophotometric method. Individual phenolic compounds were analysed using HPLC. Sensory properties (clarity, the apple, fruit and yeast aroma, the apple and yeast taste, sourness, astringency, and bitterness) were evaluated by trained panelists using a line scale. Special attention was paid to the use of dessert apples for the production of cider. The most important sensory properties of cider are the aroma and taste of apples and fruit. All cider samples showed the intensity of apple aroma ranging from 5.3 to 7.6 points, and higher results were obtained for cider from the bvariety ‘Auksis’ apples. The TPC in cider samples varied from 792.68 to 3399.78 mg L -1 : Among crab apples, the highest TPC was detected in ciders made from the ‘Hyslop’ and ’Riku’ varieties, whereas among dessert apples, the highest TPC was detected in ciders made from the ‘Antonovka’ variety. Among the twelve phenols identified in cider samples, chlorogenic acid and caffeic acid were the dominating ones. Variation in the sensory properties of ciders was dependent on the physicochemical composition of the apples used.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».