Effect of the new high vacuum technology on the chemical composition of maple sap and syrup
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Techniques used to produce maple syrup have considerably evolved over the last decades making them more efficient and economically profitable. However, these advances must respect composition and quality standards as well as authenticity of maple products. Recently, a new and improved high vacuum technology has been made available to producers to achieve higher sap yields. The aim of the present study was therefore to evaluate the effect of this new system on the yield of sap and on the sap and syrup chemical composition. RESULTS: Sap yield was monitored during the 2013 and 2014 seasons for high vacuum collection systems (25-28 InHg) and compared to the control systems (20 InHg). Samples of sap and syrup were also collected for chemical analysis. During the 2013 season, a sap volume of 166.19 L/tap was recorded at 25 InHg vacuum level while the control vacuum level permitted to collect 139.47 L/tap, corresponding to a yield increase of 19.2 %. The following season, a yield increase of 38.2 % was measured when control and 28 InHg vacuum levels were compared with 118.06 and 163.13 L/tap, respectively. Results on the pH, color, flavor, minerals, sugars, organic acids, total polyphenols, total nitrogen, abscisic acid and auxin (Indol-3-acetic acid) showed no major differences between high vacuum technology and the control with values remaining within ranges previously published. CONCLUSION: Results showed that a use of high vacuum systems increased sap yield and had no major impact on the quality and purity of maple sap and syrups compared with the control systems.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».