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Enregistrement W2887438127 · doi:10.1002/jib.510

Characterisation of single-variety still ciders produced with dessert apples in the Italian Alps

2018· article· en· W2887438127 sur OpenAlexaboutno aff
Giorgio Nicolini, Tomás Román, Silvia Carlin, M. Malacarne, Tiziana Nardin, Daniela Bertoldi, Roberto Larcher

Notice bibliographique

RevueJournal of the Institute of Brewing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceChemistryBrewingAromaFermentationComposition (language)WineYeastBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apple cider is a traditional beverage in the Italian Alps, but little is reported about is composition. Accordingly, ciders produced with Golden Lasa, Braeburn, Granny Smith, Fuji, Reinette Champagne and Reinette Canada dessert apples were obtained on a semi-industrial scale using various fermentation options and Saccharomyces cerevisiae strains. A spectrum of compounds was analysed to better characterise the product: phosphate, chloride, nitrate, sulphate, total phenols, 52 mineral elements and 16 volatile compounds. Tristimulus chromatic parameters were measured before and after accelerated ageing and correlated with total phenol concentration. The elemental composition was compared with that of French ciders, revealing significant differences. Yeast related differences were found for several aroma compounds and 4-ethylcatechol. Apple variety and processing contributed to the differences in methanol content. This work provides the first compositional data of Italian Alps ciders. © 2018 The Institute of Brewing & Distilling

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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