Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes flavor ingredients according to types of whisky and maturation periods based on total 40 different types of whisky that are mainly distributed to Korea via imports. Whisky was classified into four categories based on origin, and also into different categories based on maturity period, ingredients such as fusel alcohol, fatty acid, and fatty acid esters and proportion of patterns were analyzed. As a result of an analysis for fusel alcohol, high qualified types of alcohol including 3-methylbutanol, 2-methylbutanol, iso-butanol, and 1-propanol were detected from all Scotch whiskys, America whiskys, and Canadian whiskys. In particular, the proportional sum of 3-methylbutanol and 2-methylbutanol, and the sum of 3-methylbutanol and 2-methylbutanol/iso-butanol were regarded as core factors to determine each type of whisky. Acetaldehyde, ethyl acetate, and acetic acid increased as maturation and storage period became longer. As a result of the fatty acid and fatty acid ethyl ester analysis, the major fatty acids were dodecanoic acid and decanoic acid, both with detection of octanoic acid and hexanoic acid. However, dodecanoic acid, decanoic acid, and octanoic acid were lower than the detectable limit in American and Canadian whiskys, showing a unique phenomenon that hexanoic acid was detected only in very small amounts. Malt Scotch whisky showed higher significance than blended Scotch whisky, making it possible to classify types of whisky. Fatty acid ethyl ester contents showed significance with fatty acid either. In addition, changes in the whiskys based on maturation period were confirmed via proportions of fatty acids and fatty acid ethyl esters. In general, the proportion of fatty acids and fatty acid ethyl esters decreased as the storage period increased. This study provided basic data to classify types of whisky based on maturation periods by analyzing the proportion of flavor ingredients such as fusel alcohols, fatty acids, and fatty acid ethyl esters.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».