Impacts of photoselective bunch zone shading on the volatile composition and sensory attributes for <i>Vitis vinifera</i> L. cv. Riesling
Notice bibliographique
Résumé
Photoselective shading is a process that modulates the radiation intensity in specific regions of the electromagnetic spectrum. It is a common practice in horticulture to manipulate specific plant physiological responses, but to date has only received minimal attention in viticulture. The potent odorant 1,1,6-trimethyl-1,2-dihydronaphthalene (TDN) is of particular relevance for aged Riesling wine, which are also known to be impacted by the magnitude of bunch zone light exposure during berry development. Hence, in this study, the effect of photoselective bunch zone shading on the formation of TDN in wine was investigated across two consecutive growing seasons. Applying red, black or green shade cloth (SC) to the bunch zone provided unique bunch zone light environments and yielded distinct differences in grape and wine composition compared with the unshaded control. Overall, bunch zone shading through shade cloth was effective in reducing overall photosynthetically active radiation compared to the control and the photoselectivity of the SC treatments differently affected a number of grape and wine measures. Fruit yield was somewhat but not significantly lower under black SC treatments, while juice pH was increased in grapes grown under green and black SC across both vintages compared to the control. Both grape sugar accumulation (P = 0.035) and ammonia nitrogen (P = 0.043) showed evidence of treatment effects, although with low F-statistics (4 and 3, respectively). Measures of hydrolytically released TDN in juice and free TDN concentrations in wine were lower in SC treatments. Unexpectedly, sensory descriptive analysis of the wines demonstrated that increased ‘kerosene-like’ aroma was not consistently associated with free TDN concentrations in wine. In summary, photoselective bunch shading was demonstrated to be an effective method for manipulating grape and wine outcomes and may aid in overcoming viticultural obstacles and quality impacts associated with climate change.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».