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原産地が制御されたワインに対する消費者の関心が高まっているため、PGI(保護された地理的表示)およびPDO(保護された原産地名称)について、最も重要な課題はそれらをどのように特定するかです。世界的な実践においてワインの原産地を確認するための最も効果的な方法の一つは、統計分析手法を用いた元素プロファイルの包括的な研究です。2020年から2023年の間に、クリミアとクバンのさまざまなワイナリーから152のブドウサンプルが収集されました。それらから得られたブドウ果汁は、実験室条件下で発酵されました。準備されたワインでは71の指標を含む元素プロファイルが決定されました。この研究では、クリミアとクバンのワインがB、Ca、Cu、Mn、Na、Ni、Re、Si、SnおよびUの元素濃度において統計的に有意に異なることが明らかになりました。同時に、クリミアのワインには元素U、SnおよびReの含有量が優位し、クバンのワインにはB、Ca、Cu、Mn、Na、NiおよびSiの含有量が優位でした。同時に、一変量および多変量統計手法では、クリミアとクバンのワインサンプルをその原産地によって信頼性高く分類することはできません。ブドウ栽培の地理的場所に対するワインにおける研究対象指標の非線形依存関係を明らかにするために、監視学習手法のランダムフォレストが使用されました。データセットでモデルを訓練した後、その正確な予測の割合は96%でした。このモデルは、Ni、Re、Ba、Rb、Na、U、Sb、Zn、Bi、AgおよびTiの61のパラメータを使用しました。
Oganesyants et al. (2024) はこの問題を研究しました。
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