Winemaking techniques to manage tannins of Cabernet sauvignon and Pinot noir wines made in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Seed tannins are responsible for the bitter and astringent mouthfeel in red wines (Smith et al., 2015; Arnold et al., 1980). Skin tannins are mostly responsible for colour stability of red wines (Kennedy, 2008). Tannins are present in different amount in the grape berries, and they vary in concentration from one variety to another (Bautista-Ortin, 2005; Kennedy, 2008). This project, which is part of a bigger project called TanninAlert: Improve Ontario red wine quality and consumer acceptance through winemaking techniques by grape variety and tannin level, aims to define winemaking techniques that improve the skin tannin extraction while minimizing seed tannin extraction in order to improve the color and mouthfeel of red wine produced in Ontario. Winemaking techniques were selected based on the concentration of skin and seed tannins in the grapes at harvest. Pinot noir and Cabernet sauvignon have been the focus of this study for two vintages (2019 and 2020). The data collected through out ripening contributed to the categorization of the tannin in Cabernet Sauvignon and Pinot Noir on a scale from low to high. Specific winemaking techniques were applied to each of the varieties. For Pinot noir wines, the focus was put on the addition of skin tannins and two kinds of macerating enzymes: LAFASE He Grand Cru (Laffort, France) and ULTRASI DarkBerry (A.O. Wilson, Canada). Results showed no significant impact on total extractable tannin extraction in the wine when skin tannin were added. On the other hand, a significant increase in total extractable tannins was observed when pectolytic enzymes were added during fermentation. The addition of the DarkBerry enzyme showed the best tannin retention over time in the wines. For Cabernet Sauvignon, juice removal (Saignée 14%), pre-fermentation pressing of berries and addition of DarkBerry enzyme were studied. Results from the Saignée treatment were inconclusive; it increased the extraction in 2019, but not in 2020. The pre-fermentation pressing of the grapes showed no impact on total extractable tannins. When both treatments (Saignée + addition of DarkBerry enzyme) were applied to the wines, the total extractable tannin concentration was significantly higher than in the control wines.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».