Temporal Check‐All‐That‐Apply Characterization of Syrah Wine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Temporal Check-All-That-Apply (TCATA) is a new dynamic sensory method for which analysis techniques are still being developed and optimized. In this study, TCATA methodology was applied for the evaluation of wine finish by trained panelists (n = 13) on Syrah wines with different ethanol concentrations (10.5% v/v and 15.5% v/v). Raw data were time standardized to create a percentage of finish duration, subsequently segmented into thirds (beginning, middle, and end) to capture panel perception. Results indicated the finish of the high ethanol treatments lasted longer (approximately 12 s longer) than the low ethanol treatment (P ≤ 0.05). Within each finish segment, Cochran's Q was conducted on each attribute and differences were detected amongst treatments (P ≤ 0.05). Pairwise tests showed the high ethanol treatments were more described by astringency, heat/ethanol burn, bitterness, dark fruit, and spices, whereas the low ethanol treatment was more characterized by sourness, red fruit, and green flavors (P ≤ 0.05). This study demonstrated techniques for dealing with the data generated by TCATA. Furthermore, this study further characterized the influence of ethanol on wine finish, and by extension wine quality, with implications to winemakers responsible for wine processing decisions involving alcohol management.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle