Introduced resistant grape variety Frontenac Blanc
Notice bibliographique
Résumé
Th e paper presents a variety trial and technological evaluation of the wine material from Frontenac Blanc grape, isolated as a color mutation in Canada plantations of the Frontenac Gris variety in 2006. Th e study was carried out in 2020–2022 in compliance with vitiviniculture recognized methodology in soil and climatic conditions of Potapenko All-Russian Research Institute of Viticulture and Winemaking, a branch of Federal Rostov Agrarian Scientifi c Centre, Novocherkassk, Rostov Oblast, Russia. Vineyards are open-earth, rainfed, graft ed, with Kober 5BB rootstock, 3.0×1.5 m planting scheme, shaping: double-shouldered low (40 cm) horizontal cordon, short pruning on knots. Agricultural technology is standard, generally recognized. Frontenac Blanc is found to obtain high winter hardiness, promising for open-earth cultivation. Th e variety has good resistance to infections: to mildew (2.0 score), oidium (2.5 score); grey rot has not been observed. Th erefore, frequent use of pesticides is not required and vineyard maintenance is simplifi ed. Th e high level of sugars (248 g/dm3) and t itratable acids (10.4 g/dm3) in t h e juice ensures a harmonious wine with well-balanced acidity. Due to such characteristics, the variety is considered to be promising for the production of diff erent wine styles, including dry still, semi-dry, as well as sparkling and liqueur wines. Th e wine material from Frontenac Blanc presents a distinguishing character, bright fruit aromas, rich structured fl avor, and lingering fi nish. Th e average tasting score of the wine material comprises 8.6 points (on a 1–10 scale). Th e variety has a high yield (16 tonnes/ha), which does not adversely aff ect the quality of products. Frontenac Blanc is resistant to cold and early ripening period (120 days) and can be eff ectively grown in regions with previously limited production due to extreme climatic conditions. Considering that, an innovative development of the wine industry in areas with cool and uncertain climate possesses a high potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».