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Enregistrement W4309308380 · doi:10.3390/molecules27227891

Influence of Caffeic and Caftaric Acid, Fructose, and Storage Temperature on Furan Derivatives in Base Wine

2022· article· en· W4309308380 sur OpenAlexafffund
Jacob Medeiros, Shufen Xu, Gary J. Pickering, Belinda Kemp

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCaffeic acidChemistryFood scienceWineFuranFurfuralBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine the influence of caffeic and caftaric acid, fructose, and storage temperature on the formation of furan-derived compounds during storage of base wines. Base wines produced from Chardonnay grapes were stored at 15 and 30 °C for 90 days with additions of fructose, caffeic acid, and caftaric acid independently or in combinations. Wines were analyzed following 90 days of storage for: total hydroxycinnamic acids, degree of browning, caffeic acid and caftaric acid concentrations, and nine furan-derived compounds. Caffeic and caftaric acid additions increased homofuraneol concentration by 31% and 39%, respectively, at 15 °C (p < 0.05). Only the addition of caffeic acid increased furfural by 15% at 15 °C (p < 0.05). Results demonstrate that some furan derivatives over 90 days at 15 °C increased slightly with 5 mg/L additions of caffeic and caftaric acid. This is the first time the influence of hydroxycinnamic acids on furan-derived compounds has been reported during short-term aging of base wine at cellar temperature.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'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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