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Enregistrement W2080238048 · doi:10.1007/s13213-010-0070-z

Histamine in Australian wines—a survey between 1982 and 2009

2010· article· en· W2080238048 sur OpenAlexfundno aff
Eveline Bartowsky, Creina S. Stockley

Notice bibliographique

RevueAnnals of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePolyamine Metabolism and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentGovernment of South AustraliaAlberta Water Research Institute
Mots-clésWineCadaverineMalolactic fermentationHistamineTyramineFood scienceChemistryFermentationBiogenic aminePutrescineLactic acidBiologyBiochemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biogenic amines are found in a range of fermented foods and beverages, including wine. Absorption of these compounds in elevated concentrations may induce headaches, gastro-intestinal and respiratory distress. The main biogenic amines found in wine are histamine, tyramine, cadaverine and putrescine. Even though concentrations of histamine in wine are generally ten-fold lower than found in some fresh and other fermented foods, their presence may contribute to an adverse reaction when consumed in combination with other histamine-containing foods. It is well established that the main contribution of biogenic amines in wines is from lactic acid bacteria metabolism, especially during or after malolactic fermentation (MLF). A survey for histamine content of Australian red and white wines produced during 1982–1990 demonstrated a wide range of concentrations (mean 1.58 and 0.21 mg/L, respectively). A second survey of histamine content in red and white wines produced during 2003–2009 (mean 1.75 and 0.59 mg/L, respectively) showed that there were minimal changes in the mean histamine concentration over the period of the two sets of wines. All 238 Australian wines from 1982–1990 and 99 of 100 wines from 2003–2009 were below the former regulatory recommended limit of 10 mg/L for histamine in wine and were low compared to other wine-producing countries. Seven other biogenic amines measured in the Australian wines from 2003–2009 also had low means compared to other wine-producing countries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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