The Impact of Wine Style and Sugar Addition in liqueur d’expedition (dosage) Solutions on Traditional Method Sparkling Wine Composition
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the effect of wine style and cane sugar addition in the liqueur d’expedition (dosage) solution on volatile aroma compounds (VOCs) in traditional method sparkling wine. There were 24 bottles of each treatment produced. Treatments were sparkling wine zero dosage (ZD); NV sparkling wine + sugar (BS); unoaked still Chardonnay wine + sugar (UC); Pinot noir 2009 sparkling wine + sugar (PN); Niagara produced Brandy + sugar (B) and Icewine (IW). The control treatment in the sensory analysis was an oaked still Chardonnay wine + sugar (OC) because the zero-dosage wine was not suitable for a difference test that compared wines with sugar to one without. Standard wine chemical parameters were analysed before disgorging and after liqueur d’expedition was added and included; pH, titratable acidity (TA g/L), alcohol (v/v %), residual sugar (RS g/L), free and total SO2 and total phenolics (A.U.). Volatile aroma compounds (VOCs) analysed by Headspace Solid- Phase Micro-Extraction Gas Chromatography-Mass Spectrometry (HS-SPME-GC-MS) included two alcohols, and six ethyl esters. ZD wines had the highest foam height and highest dissolved oxygen level. Sugar affected VOC concentrations in all treatments at five weeks post-disgorging, but by 15 weeks after liqueur d’expedition addition, the wine with added sugar had similar VOC concentrations to the ZD wines. The type of wines used in the dosage solutions had more influence on VOC concentrations than sugar addition.
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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 | 0,001 | 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 ».