Impact of Leaf Removal, Applied Before and After Flowering, on Anthocyanin, Tannin, and Methoxypyrazine Concentrations in ‘Merlot’ (<i>Vitis vinifera</i> L.) Grapes and Wines
Notice bibliographique
Résumé
The development and accumulation of secondary metabolites in grapes determine wine color, taste, and aroma. This study aimed to investigate the effect of leaf removal before flowering, a practice recently introduced to reduce cluster compactness and Botrytis rot, on anthocyanin, tannin, and methoxypyrazine concentrations in 'Merlot' grapes and wines. Leaf removal before flowering was compared with leaf removal after flowering and an untreated control. No effects on tannin and anthocyanin concentrations in grapes were observed. Both treatments reduced levels of 3-isobutyl-2-methoxypyrazine (IBMP) in the grapes and the derived wines, although the after-flowering treatment did so to a greater degree in the fruit specifically. Leaf removal before flowering can be used to reduce cluster compactness, Botrytis rot, and grape and wine IBMP concentration and to improve wine color intensity but at the expense of cluster weight and vine yield. Leaf removal after flowering accomplishes essentially the same results without loss of yield.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».