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Enregistrement W4400040390 · doi:10.5937/ffr0-50339

Effects of spontaneous and inoculated fermentation on the total phenolic content and antioxidant activity of Cabernet Sauvignon wines and fermented pomace

2024· article· en· W4400040390 sur OpenAlexaboutno aff
Nikolina Živković, Uroš Čakar, Aleksandar Petrović

Notice bibliographique

RevueFood and Feed Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésPomaceMaceration (sewage)ChemistryFood scienceWinemakingWineFermentationAntioxidantDPPHAntioxidant capacityInoculationTroloxHorticultureBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The total phenolic content and antioxidant activity of wine and fermented pomace (FP) from Cabernet Sauvignon grapes harvested at the stage of full ripeness were evaluated by spectrophotometric analysis. Wine and pomace were obtained after prolonged maceration during spontaneous and inoculated fermentation of fully ripe grapes. Three individual vinifications were inoculated with the following commercial yeasts: BDX (Lallemand, Montréal, QC, Canada), FX10 (Laffort, Bordeaux, France) and Qa23 (Lallemand, Montréal, QC, Canada). For each vinification, maceration lasted 0, 3, 5, 7, 14 and 21 days, respectively. The total phenolic content was determined spectrophotometrically using the Folin-Ciocalteu method. Two different methods were used to evaluate the antioxidant activity of the wine and pomace samples: the Ferric Reducing Activity of Plasma (FRAP) and the Trolox Equivalent Antioxidant Capacity (TEAC). The use of a winemaking process that included different maceration times and inoculation with yeasts, as well as spontaneous fermentation, significantly modulated the total phenolic content of the obtained wines and FP. This study could provide a good basis for the practical application and obtaining wines with a high content of phenolic compounds and antioxidant properties.

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 enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,116

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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