Multivariate Statistical Analysis of the UV-Vis Profiles of Wine Polyphenolic Extracts during Vinification
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate Statistical data Analysis (MVA) was used to study the changes undergone by the UV-Vis spectral profiles of polyphenolic components during vinification. Two Sardinian wines, from the white cultivar “Vermentino” and from the red “Cannonau”, were studied. The wine samples were collected at different times from the fermentation vessels and the UV-Vis spectra of their solid phase extracts (SPE) were submitted to PCA (Principal Component Analysis) and to Orthogonal Projections to Latent Structures (OPLS) regression analysis in order to look for the main source of variability present in the spectra in terms of grape typology and winemaking times. In Vermentino, during the first weeks of vinification the prevalent modifications regarded the increase of the bands at 280 and 350 nm, attributed to HBA, stilbenes flavan-3-ols and glycosylated flavonols, respectively; at approximately 60 days a bathocromic shift of the band at 350 nm towards 380 nm took place, suggesting hydrolysis of flavonols. In Cannonau, the band at 536 nm, attributed to anthocyanins, that showed a consistent increase in the first days of vinification, after 11 days dropped significantly, exhibiting also a bathochromic shift. The band at 380 nm was linearly positively correlated with time. Our results support the potential use of this approach for qualitatively monitoring the winemaking process.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».