Differential Contribution of Jasmine Floral Volatiles to the Aroma of Scented Green Tea
Notice bibliographique
Résumé
Tea volatiles’ generation and retention over manufacturing processes are crucial for tea quality. In this study, floral volatile adsorption and retention in green tea scented with Jasminum sambac flowers were examined over the scenting process. Out of 34 enhanced volatiles in the scented tea, β-ionone, β-linalool, indole, and methyl anthranilate were the most potent odorants with 5.1–45.2-fold higher odor activity values than the corresponding controls in the nonscented tea. Scenting efficiencies for the floral volatiles retained in the scented tea (the percentage of volatile abundance over its corresponding amount in jasmine flowers) ranged from 0.22% for α-farnesene to 75.5% for β-myrcene. Moreover, due to additional rounds of heat treatment for scented green tea manufacturing, some volatiles such as carotenoid-derived geraniol and β-ionone and lipid-derived ( Z )-jasmone were heat-enhanced and others such as nonanal were heat-desorbed in the scented green tea. Our study revealed that dynamic volatile absorption and desorption collectively determined tea volatile retention and tea aroma. Our findings may have a great potential for practical improvement of tea aroma.
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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 | 0,000 |
| 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 ».