CONTRIBUTION OF GLYCEROL, ETHANOL AND SUGAR TO THE PERCEPTION OF VISCOSITY AND DENSITY ELICITED BY MODEL WHITE WINES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The contribution of glycerol, ethanol and sugar to the perception of viscosity and density of model wine (MW) solutions was examined. In study 1, the effects of individual components on perceived viscosity (PV) and perceived density (PD) were studied using 5, 20 or 50 g/L glycerol; 3, 7 or 15% v/v ethanol and 0, 80, 150 or 250 g/L sugar concentrations. In study 2, model ice wine mixtures of 8, 10 or 12% ethanol and 150, 250 or 300 g/L sugar were assessed for PV and PD. The physical viscosity and density of the MWs were also measured in both studies. Across the range of concentrations investigated, sugar influences the perception of viscosity and density the most, ethanol has a moderate effect and the contribution of glycerol is nominal. In model ice wine solutions, PV and PD increased with sugar concentration, but were minimally affected by changes in ethanol concentration. The PV elicited by the model ice wine solutions was well described by a linear model using physical viscosity as the independent variable ( r : 0.907). This information may be useful for predicting the sensory properties of the ice wine for quality control purposes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».