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Enregistrement W3048456773 · doi:10.1080/03610470.2020.1795782

Wort Boil Time and Trub Effects on Fermentability

2020· article· en· W3048456773 sur OpenAlex
Abhishek Mishra, R. Alex Speers

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Brewing Chemists · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFree amino nitrogenFermentationFood scienceTurbidityYeastBoilingBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,105

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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