Horticultural and juice attributes of cider apple (Malus domestica Borkh.) cultivars grown in Ontario, the endogenous development of yeast assimilable nitrogen in apple juice, and the effects of exogenous nitrogen supplementation on the fermentation of apple juice
Notice bibliographique
Résumé
Apple growers in the cider industry would like to grow regionally suitable cultivars and optimize desirable juice attributes for cider. Regional conditions and orchard practices affect juice composition, including sugar, acidity, polyphenols, and yeast assimilable nitrogen (YAN). The main objectives of this research were to identify which cultivars are best suited for growth in Ontario and to determine the effect of orcharding practices on the juice YAN composition and fermentation. Horticultural and juice data were collected on 28 cultivars from initial planting in 2015 through the 2018 harvest. Cultivars that show promise for continued research in Ontario include ‘Binet Rouge’, ‘Bramley’s Seedling’, ‘Breakwell’, ‘Bulmers Norman’, ‘Calville Blanc d’Hiver’, ‘Cline Russet’, ‘Cox Orange Pippin’, ‘Crimson Crisp®’, ‘Dabinett’, ‘Enterprise’, ‘Esopus Spitzenberg’, ‘Golden Russet’, ‘GoldRush’, ‘Medaille d’Or’, ‘Porter’s Perfection’, and ‘Stoke Red’. In another experiment, foliar urea spray was applied to ‘Crimson Crisp®’ trees to determine its effect on YAN concentrations. It was determined that YAN concentrations in ‘Crimson Crisp®’ apple juice are stable for the month before harvest and after storage and that high levels of fertilization will lead to an increase in aspartic acids and asparagine. Fermentations of ‘GoldRush’ juice with varying diammonium phosphate and sucrose supplementation were performed to investigate YAN requirements for cider production, which showed that YAN and sugar are associated in cider fermentations and that there is an optimal proportion between the two for a fast and complete fermentation. This research will help growers select orchard and cider production practices that will result in higher quality cider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».