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Enregistrement W201942335

RIESLING TERROIR IN ONTARIO VINEYARDS. THE ROLES OF SOIL TEXTURE, VINE SIZE AND VINE WATER STATUS

2010· article· en· W201942335 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew G. Reynolds, Christiane de Savigny, James Willwerth

Notice bibliographique

RevueLe Progrès agricole et viticole · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerroirForestryGeographyHumanitiesArtWine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La vigueur de la vigne et la texture du sol ont des effets sur les composantes du rendement; le sol, des tissus de la vigne, la composition des raisins, et des attributs sensoriels des vins ont ete analyses dans un vignoble de l'Ontario (Canada), plante en Riesling, entre 1998 et 2002 pour elucider les bases potentielles du terroir. Des ceps «sentinelles» (d'echantillonnage) ont ete geo-localises en utilisant le Global Positioning System (GPS). Le Systeme d'Information Geographique (SIG) a permis de definir la variabilite spatiale pour la texture de sol et composition en tissu de la vigne de sol (1998), et des composantes de rendement, de la composition de baie et du poids de rameaux a la taille (vigueur) mesures sur les 4 ans et pour chaque cep sentinelle. Ces derniers ont ete classes comme «grand» ou «petit» sur la base de la vigueur mesuree au cours de la saison precedente dans chacune de deux classes de texture de sol (argileuse et sableuse); les raisins obtenus pour chacune de ces quatre categories a ete separe pour la vinification; la composition chimique des baies, des mouts et des vins a ete determine, et l'ana- lyse sensorielle descriptive a ete menee sur les vins. La texture et la composition du sol se sont montrees correlees avec le poids des baies et la concentration en terpenes volatils potentiels (PVT). Il n'y avait aucun effet coherent de la texture du sol ou de la vigueur sur la composition des baies, des mouts ou des vins. Une forte vigueur a eu pour effet d'augmenter l'acidite totale et la concentration en PVT des baies; de diminuer le pH des mouts; et d'augmenter la concentration en terpenes volatils libres des vins pour certains millesimes. Les sols sableux (contrairement a des sols argileux) ont vu une reduction de l'acidite totale des vins et de la concentration des PVT dans les mouts, et une acidite totale des baies et une concentration des solides solubles dans les mouts accrues pour certaines saisons. La vigueur et la texture de sol n'ont pas constamment affecte les attributs sensoriels des vins au cours des differents millesimes. Une forte vigueur de la vigne correspond a une reduction des aromes mineraux et du bouquet citronne, et a une augmentation des aromes et bouquets de pomme pour certains millesimes. Pour certains d'entre eux, les sols argileux ont vu une augmentation des aromes mineraux et du bouquet citronne, mais une diminution des aromes de pomme. Les aromes de citron et les saveurs petrolees ont augmente pour certaines combinaisons vigueur X texture du sol au cours d'une saison. Le millesime et l'âge du vin ont eu un plus grand impact sur les attributs sensoriels des vins que la vigueur ou la texture de sol. Entre 2005 et 2007, 10 vignobles plantes en Riesling et avec des types de sol heterogenes ont ete choisies dans toute la peninsule du Niagara afin de tester si le sol et le statut hydrique de la vigne etaient des causes determinantes importantes du terroir, en particulier concernant les concentrations en monoterpenes et les attributs sensoriels du vin. Les objectifs etaient: 1. De s'assurer de l'impact du sol et du statut hydrique de la vigne sur les composes aromatiques et les attributs sensoriels des vins ; 2. D'enumerer l'importance La magnitude comparee des effets de la texture de sol, du statut de l'eau, et de la vigueur de vigne, et ; 3. D'elucider des rapports entre ces variables et la qualite sensorielle des vins.

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)0,001
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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