Sequential thin film microextraction and overcoated thin film microextraction devices for characterization of sparkling wine aroma profiles and partitioning equilibria
Notice bibliographique
Résumé
Solid Phase Microextraction (SPME) is a commonly used, robust method for characterization of aroma profiles in food matrices. However, challenges such as saturation, swelling, and competition can occur when sampling such complex matrices, resulting in decreased accuracy in the quantitation of polar compounds. In this study, sequential thin film micro-extraction (TFME) was employed to study the aroma profile of sparkling wine, with a focus to evaluate the displacement of polar analytes at extraction times longer than their corresponding equilibrium time. This investigation also describes advancements in the production of TFME devices, specifically the overcoating of hydrophilic-lipophilic balance/polydimethylsiloxane (HLB/PDMS) thin films to increase their matrix compatibility. Sequential thin film micro-extraction and overcoated HLB/PDMS thin films were evaluated for characterization of sparkling wine samples. The results were encouraging, showing that these advancements can decrease competition phenomena and increase the calibration linearity range compared to traditional micro-extraction approaches more commonly used for the characterization of such samples. In addition, multiphase equilibria investigation involving micellar systems enabled by the microextraction technology provides better understanding between wine aroma and its composition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».