Amelioration of Smoke Taint in Cabernet Sauvignon Wine via Post-Harvest Ozonation of Grapes
Notice bibliographique
Résumé
Strategies that mitigate the negative effects of vineyard exposure to smoke on wine composition and sensory properties are needed to address the recurring incidence of bushfires in or near wine regions. Recent research demonstrated the potential for post-harvest ozonation of moderately smoke-exposed grapes to reduce both the concentration of smoke taint marker compounds (i.e., volatile phenols and their glycosides) and the perceived intensity of smoke taint in wine, depending on the dose and duration of ozone treatment. The current study further evaluated the efficacy of ozonation as a method for the amelioration of smoke taint in wine by comparing the chemical and sensory consequences of post-harvest ozonation (at 1 ppm for 24 h) of Cabernet Sauvignon grapes following grapevine exposure to dense smoke, i.e., ozone treatment of more heavily tainted grapes. Ozonation again yielded significant reductions in the concentration of free and glycosylated volatile phenols—up to 25% and 30%, respectively. However, although the intensities of smoke-related sensory attributes were generally lower in wines made with smoke-exposed grapes that were ozonated (compared to wines made with smoke-exposed grapes that were not ozonated), the results were not statistically significant. This suggests that the efficacy of ozone treatment depends on the extent to which grapes have been tainted by smoke.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».