Production Method and Wine Style Influence Metal Profiles in Sparkling Wines
Notice bibliographique
Résumé
The elemental composition of wine provides important information about origin, authenticity, and sensory considerations. Although various wine regions and varieties of still wines have been extensively studied, limited research has evaluated the metal profiles of sparkling wines, which can be produced via the bottle-fermented traditional method (TM) or the tank-fermented Charmat method (CM) in both rosé and non-rosé styles. In this study, 73 commercial sparkling wines from Canada’s Niagara Peninsula were analyzed by inductively coupled plasma-optical emission spectrometry and inductively coupled plasma-mass spectrometry to quantify 28 metal ions (silver [Ag], aluminum [Al], arsenic [As], boron [B], barium [Ba], beryllium [Be], calcium [Ca], cadmium [Cd], cobalt [Co], chromium [Cr], copper [Cu], iron [Fe], potassium [K], magnesium [Mg], manganese [Mn], molybdenum [Mo], sodium [Na], nickel [Ni], lead [Pb], antimony [Sb], selenium [Se], tin [Sn], strontium [Sr], titanium [Ti], thallium [Tl], uranium [U], vanadium [V], zinc [Zn]). All metal levels were below internationally regulated maximum limits. Higher mean levels of Cr, Ni, and Sr (0.021 ± 0.008 mg/L, 0.018 ± 0.004 mg/L, and 0.32 ± 0.07 mg/L, respectively) and lower mean levels of B (3.0 ± 0.6 mg/L) were identified in CM compared with TM wines. Cr and Ni are of particular interest because of their association with stainless steel contact during CM production. In addition, the results identified higher mean levels of K (613 ± 153 mg/L) and lower mean levels of Cu (0.034 ± 0.036 mg/L) in rosé wines compared with non-rosé style wines. These results represent the first investigation of metal content in Canadian sparkling wines and identify important elemental differences related to production technique that can inform future authenticity assessments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».