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Enregistrement W4387038055 · doi:10.1155/2023/6693220

Impact of Smoke from Wheat, Oat, and Clover Stubble Burning on Cabernet Sauvignon Grapes and Wine

2023· article· en· W4387038055 sur OpenAlexfundno aff
Tingting Shi, Renata Ristić, Kerry L. Wilkinson

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Grape and Wine Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Agriculture, Food and Wine, University of AdelaideUniversity of AdelaideAlberta Water Research Institute
Mots-clésSmokeWineAgronomyEnvironmental scienceChemistryHorticultureFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims. Stubble burning is an agricultural practice employed by some grain growers to prepare farmland for sowing and/or to control weeds and pests. Grapegrowers and winemakers have questioned whether the resulting smoke can contaminate grapes in nearby vineyards. This study therefore sought to determine the potential for smoke from three different stubble burns to taint grapes and wine. Methods and Results. Excised bunches of mature Cabernet Sauvignon grapes were exposed to smoke from prescribed burning of wheat, oat, and Balansa clover stubble windrows. Environmental sensors monitored the concentration of particulate matter as a measure of smoke density, while chemical and sensory analysis established the extent to which grapes and wine were tainted by smoke. Only grapes that were positioned among the burning wheat windrows or downwind, but in close proximity (∼200 m) to the oat stubble burn, were exposed to sufficient quantities of smoke to result in a detectable concentration of volatile phenols (up to 12 µg/kg), as chemical markers of smoke taint. These grapes yielded wines with two to threefold higher volatile phenol concentrations (up to 18 µg/L) than other wines, including the control wine, and low intensity, but perceptible smoke-related sensory attributes, indicative of low-level smoke taint. Conclusions. Chemical and sensory analyses suggest the risk of smoke taint from stubble burning is low, except where vineyards are immediately downwind and/or prolonged or repeated smoke exposure occurs. However, stubble moisture content and prevailing weather conditions affect smoke density and dispersion, and will therefore affect the potential for smoke contamination by grapes. Significance of the Study. This study will assist colocated grain growers and grape and wine producers to undertake commercial operations, without negatively impacting one another.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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