Impact of Training System on Fruit Composition and Sensory Attributes of Syrah in California's Dunnigan Hills
Notice bibliographique
Résumé
‘Syrah’ vines in the Dunnigan Hills, California were trained to one of three canopy systems [Smart-Dyson (SD); southern sprawl (SS); full sprawl (FS)] over 3 years. The canopy system had little impact on yield components. The SS had the smallest berries in 2005, and in 2006, both SS and FS had the smallest berries. Soluble solids were highest in SS in 2005 and 2006 and lowest in FS in 2006. The SS had the highest berry titratable acidity (TA) in 2005 and 2006, FS had the highest TA in 2004 and the lowest in 2006, and SD had the lowest TA in 2004 and 2005. Color intensity was highest in SS in all 3 years and lowest in SD and FS in 2 of 3 vintages. In 2005, berry anthocyanins were highest in SS and lowest in FS. SD berries had the lowest phenols in all 3 years, with FS fruit having similar values in 2005 and 2006. SS berries had the highest phenols in 2005 and 2006. In 2005, SS wines had the highest blueberry and lavender aromas and lowest pepper and herbal aromas, along with the highest anise and lowest cherry flavors and lowest astringency. Wines from SD and FS were lowest for blueberry aromas and highest for herbal; SD was also lowest for lavender aroma. The FS wines had the highest cherry and lowest anise flavors. In 2006, SS wines were highest for lavender, black pepper, and blackberry aromas and weight. SD wines were equal to SS in blackberry, and highest for blueberry aromas. FS wines were the lowest for black pepper, blueberry, blackberry, and lavender aromas; blueberry, blackberry, and lavender flavors; weight and length; and most astringent. The SD system provided the lowest average maximum cluster temperature throughout the growing season, while the FS system experienced highest maximum cluster temperatures, which occasionally were >45°C. Data suggest that canopy systems that provide some degree of cluster shading with an accompanied reduction in cluster temperatures during the growing season might be beneficial in warm winegrowing regions in terms of improving wine sensory quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».