Aplicación de nuevas herramientas biotecnológicas para compensar los efectos negativos del cambio climático sobre vinos espumosos (Cava) y vinos tintos
Notice bibliographique
Résumé
El present treball aborda l'estudi de com es poden pal•liar els efectes del canvi climàtic en l'elaboració de vins escumosos i en vins negres mitjançant les eines que actualment la biotecnologia ens ofereix. Per això en primer lloc aquesta tesis estudia l'efecte de la maduresa del raïm sobre les propietats escumants dels vins escumosos per arribar a la conclusió de que una excessiva maduració del raïm perjudica les característiques escumants. A continuació s'aborda l'estudi dels efectes de l’ús de llevats No Saccharomyces mitjançant inoculació seqüenciada amb Saccharomyces cerevisiae sobre les característiques de vins base per a Cava, arribant-se a la conclusió de que l’ús del llevat Torulaspora delbrueckii pot ésser molt útil per a millorar les propietats escumants. Finalment, s’aborda l’estudi de l’efecte de un llevat altament productor de polisacàrids i de la suplementació amb llevats secs inactius sobre la composició i qualitat del vi negre arribant-se a la conclusió de que tots dos procediments comporten un enriqueixement del vi en polisacàrids i una certa disminució de la seva concentració en proantocianidinas, especialment de les de alt grau de polimerització.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».