MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207610589 · doi:10.3390/biom11101521

Prevalence and Management of Alkyl-Methoxypyrazines in a Changing Climate: Viticultural and Oenological Considerations

2021· review· en· W3207610589 sur OpenAlexafffund
Gary J. Pickering, Jim Willwerth, Andreea Botezatu, Margaret Thibodeau

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBrock University
Mots-clésClimate changeGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alkyl-methoxypyrazines are an important class of odor-active molecules that contribute green, 'unripe' characters to wine and are considered undesirable in most wine styles. They are naturally occurring grape metabolites in many cultivars, but can also be derived from some Coccinellidae species when these 'ladybugs' are inadvertently introduced into the must during harvesting operations. The projected impacts of climate change are discussed, and we conclude that these include an altered alkyl-methoxypyrazine composition in grapes and wines in many wine regions. Thus, a careful consideration of how to manage them in both the vineyard and winery is important and timely. This review brings together the relevant literatures on viticultural and oenological interventions aimed at mitigating alkyl-methoxypyrazine loads, and makes recommendations on their management with an aim to maintaining wine quality under a changing and challenging climate.

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 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomoleculesMême sujetHorticultural and Viticultural ResearchTravaux en français237 207