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Enregistrement W4229449692 · doi:10.20870/oeno-one.2022.56.2.4864

Influence of cane and beet sugar for second fermentation on “fruity” aromas in Auxerrois sparkling wines

2022· article· en· W4229449692 sur OpenAlexafffund
Andrew Wilson, Hannah Charnock, Shufen Xu, Belinda Kemp

Notice bibliographique

RevueOENO One · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryWineFood scienceAromaSugarFermentationSugar beetEthyl hexanoateAroma of wineMalolactic fermentationLeesBottleHorticultureLactic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional Method sparkling wine production requires a sugar addition to the base wine to initiate the second alcoholic fermentation in bottles. This study aimed to identify differences in “fruity” volatile aroma compounds (VOCs) in Traditional Method sparkling wines produced from the addition of either cane sugar or beet sugar to Auxerrois base wines. Wines underwent a second fermentation in bottles inoculated with IOC 18-2007 yeast and fermented at 15 °C. Standard chemical analysis was carried out on base wines and sparkling wines. The concentrations of fourteen “fruity” volatile aroma compounds representing five classes of compounds were analysed by Headspace-Solid-Phase Micro-Extraction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry (HS-SPME-GC-MS). Cane and beet sugars were analysed in de-aromatised wine and distilled water to establish the concentrations of VOCs present in the sugar products prior to addition to wine. Wines were analysed on the day of inoculation and bottling and again after the second fermentation. Beet sugar significantly (Pt < 0.05) increased the concentration of linear fatty acid-derived ethyl esters (ethyl octanoate, ethyl hexanoate, and ethyl butyrate) compared to cane sugar in sparkling wine. These results are attributed to higher concentrations of medium-chain fatty acids found in beet sugar due to the duration of sugar beet storage prior to processing. Recommended future research includes monitoring aroma compounds during ageing on lees, sensory analysis, and an investigation of a wider range of sugar products permitted for use in sparkling wine production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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