Wort Boil Time and Trub Effects on Fermentability
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to understand and evaluate the effect of high temperature treatment of wort at varying time periods (30, 45, 60, 90, and 120 min) on wort fermentability. The effect of trub was also analyzed. Small-scale fermentations were conducted using a malt (malted from AC Metcalfe) free of premature yeast flocculation tendencies and a standard SMA yeast strain. The turbidity and apparent extract were measured at specific time intervals. The decline in extract was modeled with the ASBC Yeast-14 logistic equation predicting a sigmoidal curve. Turbidity measurements were modeled with a “tilted Gaussian” fit. Heat-treating the wort (at 100 or 121.1 °C) resulted in a significant decline in ADF (p < 0.05). As denoted by the midpoint of the fermentation, all fermentation runs, with and without trub, at lower wort boil durations fermented faster than longer or higher wort-boiling treatments. The decline in wort fermentability was highest upon treatment at wort temperature and pressure levels of 121.1 °C and 3.0 atm. The amount of trub and the wort color formed after each heat treatment showed a gradual increase with heating duration. Free amino nitrogen levels of wort declined significantly with respect to both increase in wort boiling temperature and time intervals (p < 0.001).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».