Novel Applications for Biomaterials: The Case of Remediation of Wine Taints Using Poly-Lactic Acid Polymer
Notice bibliographique
Résumé
Wine is the world’s oldest alcoholic beverage and the most consumed in at least 20 countries. However, taints detract from its quality and acceptance, significantly reducing the value of wine. In this study we investigated the capacity of a poly-lactic acid (PLA) biopolymer to reduce concentrations of four odorants responsible for tainting many red wines:isopropyl-methoxypyrazine (IPMP),isobutyl–methoxypyrazine (IBMP), 4-ethylphenol (4-EP) and 4-ethylguaiacol (4-EG). Red wine was spiked with either IPMP [20 ng/L] and IBMP [20 ng/L] (Study 1) or 4-EP [200 ug/L] and 4-EG [200 ug/L] (Study 2) and then treated with a PLA film [surface area 350 cm2/L]. Solid Phase Micro-Extraction Multi-Dimensional Gas Chromatography–Mass Spectrometry and Gas Chromatography-Mass Spectrometry were used to measure the methoxypyrazines and ethylphenols, respectively, both before and after treatment with PLA. Results showed significant reductions in all of the target odorants after 8hrs treatment: IPMP (51%), IBMP (26%), 4-EP (21%) and 4-EG (20%). Taken overall, the data suggest potential for the use of PLA in treating common wine faults, particularly ‘ladybug taint’, which is caused by elevated levels of IPMP.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».