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Enregistrement W2611964451 · doi:10.1094/asbcj-2016-4753-01

An Examination of Substrate and Product Kinetics during Brewing Fermentations

2016· article· en· W2611964451 sur OpenAlexaff
Andrew J. MacIntosh, Maria Josey, R. Alex Speers

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Brewing Chemists · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrewingFermentationSugarYeastFood sciencePulp and paper industryBiotechnologyChemistryBiochemistryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brewers monitor density attenuation during fermentation to detect process deviations and to approximate other fermentation parameters. The most common relationship used to monitor fermentations is Balling's formula. It has been argued by many researchers that this relationship no longer adequately describes fermentation within modern breweries. This study monitored conversion of sugars into fermentation products in an attempt to assess the accuracy of historical and current theories. Experiments were conducted at laboratory scale using a standard assay with both sugar consumption and major product generation assessed at a high sampling frequency. The results were used to assess the accuracy of product formation models (such as Balling's) and to examine how product and substrate ratios changed over the fermentation. It was found that the majority of yeast and glycerol formation occurred within the first half of fermentation. Additionally, yeast cells held in suspension were fairly consistent in sugar consumption rate throughout the fermentation. Finally, it was found that while the consumption of each brewing sugar was highly ordered, there was a great deal of overlap between sugar utilization during the fermentation. This information will hopefully allow brewers to make informed decisions and to enable the use of accurate estimations of alcohol, yeast, and sugar contents for their final product.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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