Influence of cane and beet sugar for second fermentation on “fruity” aromas in Auxerrois sparkling wines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 découle