Defining Niagara Terroir by Chemical and Sensory Analysis of Chardonnay Wines from Various Soil Textures and Vine Sizes
Notice bibliographique
Résumé
Five Chardonnay vineyards in the Niagara Peninsula were delineated according to soil texture using global positioning systems and geographic information systems (GPS/GIS). For three vintages, sentinel vines were classified based on weight of cane prunings (vine size) and the soil texture in which they were grown. Wines were made from vine size × soil texture combinations for the five sites and three vintages. Musts were analyzed for soluble solids, titratable acidity (TA), and pH, and wines analyzed for ethanol, TA, pH, and total phenols. Several within-site differences between vine size or soil texture were observed for must and wine composition, but there were few consistent trends. Wines were analyzed sensorially by descriptive analysis. Soil texture effects were evident at three sites (1999), four sites (2000), and three sites (2001). Three sites in 1999 and two sites in 2000 and 2001 demonstrated vine size effects. No consistent soil texture or vine size effects were observed within any site. Principal component analysis was used to discern trends in sensory data. No clear trends with respect to soil texture or vine size were obvious in 1999, but 2000 wines separated on the basis of site (Lakeshore versus Lake Plain/Escarpment) and 2001 wines separated based on soil textures, whereby wines from Lakeshore sites (2000) or clay textures (2001) were associated with citrus, vegetal, earthy, and astringency descriptors. Vintage and site effects were evident when comparing the 2000 and 2001 vintages; 2000 wines were characterized by citrus, vegetal, and earthy descriptors, while 2001 wines were associated with floral and melon descriptors. Results suggest that although soil texture and vine size impact wine sensory attributes, site and vintage appear to play the major roles.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».