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Enregistrement W2067924848 · doi:10.4161/bbug.19687

The winemaker’s bug

2012· review· en· W2067924848 sur OpenAlexfundno aff
Isak S. Pretorius, Christopher D. Curtin, Paul J. Chambers

Notice bibliographique

RevueBioengineered · 2012
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentNational Cancer Research InstituteGovernment of South AustraliaAlberta Water Research Institute
Mots-clésWineWinemakingBiotechnologyQuality (philosophy)YeastYeast in winemakingBiologySaccharomyces cerevisiaeBusinessFood scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past three decades have seen a global wine glut. So far, well-intended but wasteful and expensive market-intervention has failed to drag the wine industry out of a chronic annual oversupply of roughly 15%. Can yeast research succeed where these approaches have failed by providing a means of improving wine quality, thereby making wine more appealing to consumers? To molecular biologists Saccharomyces cerevisiae is as intriguing as it is tractable. A simple unicellular eukaryote, it is an ideal model organism, enabling scientists to shed new light on some of the biggest scientific challenges such as the biology of cancer and aging. It is amenable to almost any modification that modern biology can throw at a cell, making it an ideal host for genetic manipulation, whether by the application of traditional or modern genetic techniques. To the winemaker, this yeast is integral to crafting wonderful, complex wines from simple, sugar-rich grape juice. Thus any improvements that we can make to wine, yeast fermentation performance or the sensory properties it imparts to wine will benefit winemakers and consumers. With this in mind, the application of frontier technologies, particularly the burgeoning fields of systems and synthetic biology, have much to offer in their pursuit of "novel" yeast strains to produce high quality wine. This paper discusses the nexus between yeast research and winemaking. It also addresses how winemakers and scientists face up to the challenges of consumer perceptions and opinions regarding the intervention of science and technology; the greater this intervention, the stronger the criticism that wine is no longer "natural." How can wine researchers respond to the growing number of wine commentators and consumers who feel that scientific endeavors favor wine quantity over quality and "technical sophistication, fermentation reliability and product consistency" over "artisanal variation"? This paper seeks to present yeast research in a new light and a new context, and it raises important questions about the direction of yeast research, its contribution to science and the future of winemaking.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,024

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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