如若高瞻,我們唯有站在咖啡先行者的肩膀上

他們是誰?

他們創造了SCAA

他們設計了咖啡風味輪

他們建設起CQI

他們孕育了CSC

他們引領了全球咖啡教育

我們在過去被指導

也終將在未來被指引

......

01 他們是誰?怎會讓你獲益良多?

這位老先生,幾乎是將畢生精力都貢獻給了精品咖啡的領域,也是推動精品咖啡運動成長的重要領導者。

或許你並不知道Ted Lingle是誰,但你肯定知道“咖啡風味輪”,沒錯,最原始的SCAA風味輪是由老前輩Ted Lingle在1995年制定的。

如若高瞻,我們唯有站在咖啡先行者的肩膀上

(上圖是新版)

對於精品咖啡領域的發展狀態來說,當時並不完善,所以在當時的情況下,風味輪的信息中心思想幾乎都是由Ted Lingle來制定的。

風味詞彙進行量化分級分組之後,為了瞭解風味輪中主要的風味類別和種類都有哪些?以及如何安排風味類別組將其安排到風味輪上去?今天我們能學習到的風味輪是經過了大量細緻的研究工作而得。

02 他是精品咖啡行業的“驅動者”

如若高瞻,我們唯有站在咖啡先行者的肩膀上

Ted Lingle

1985年,Ted Lingle著有《咖啡杯測手冊》一書,並在1995年出版了他的另一本著作《咖啡萃取手冊》。

Ted Lingle,1966年畢業於美國軍事學院,獲得理學學士學位,後在洛杉磯的Woodbury大學拿到了MBA學位.

1998年,曾先後因在哥倫比亞、危地馬拉、東非等咖啡產區對提升咖啡品質所作出的貢獻,Ted Lingle得到哥倫比亞咖啡栽種協會所頒發的國家金牌榮譽獎,以此表揚他在咖啡飲品產業上不論是咖啡學術或技術層面的貢獻。

在他咖啡生涯的前20年中,Ted Lingle曾是LingleBros. Coffee, Inc.的行銷副總(這是一家創立於1920的咖啡烘焙公司),負責主導有關食品服務、辦公室咖啡服務及精品咖啡市場的銷售企劃。

1976~1978年擔任國家咖啡服務協會董事會成員.

1991年,Ted Lingle先生被任命為SCAA的執行董事,從1991年僅有350位會員,到1996年已擁有2500位會員。

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Ted Lingle先生擔任此職長達15年,但是在2006年從SCAA離職後,又聯合創辦並且擔任了CQI的執行理事,想必即便你暫時還不知道CQI,但一定知道Q。

2013年時,Lingle先生離開執行董事的職位後,繼續擔任了CQI高級顧問一職。

03“一粒豆子的公式”

香氣,利用科學的手段得以將40%以上的味道都做了說明,但即便是烘焙師,可能也僅瞭解了40%中的10%而已,我們之所以不能利用科學去很好的解釋味道,其實是和香氣有關。

每立方公分的風味分子,最少也要超過數萬個才能被人類感知到,通過熟知的味源記憶轉化成對香氣的判定,因此非常難以分析。

人類的嗅覺細胞數量限制了感官對香氣的敏感度,但解決問題總會找到彌補的辦法,所以利用科學和公式幫助我們彌補器官帶來的不足。

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04 “一刃兩面,卻可切三刀!”

烘焙過程中適當的溫度,可以讓香氣具體的展現出來,所以我們要考量不同的可調因素,綜合所有因素達到最佳烘焙狀態,得到目標香氣,但是面對不同的機器構造,不同的加熱方式,這中間的變數很多,如何有效駕馭,你們認為怎麼做?

咖啡科學課能夠讓你帶走對香氣源的分解、對烘焙過程的重新認識、以及對萃取的重新解讀!

但是如何解讀咖啡的香氣公式,如何辨識香氣的假象,不得不說到下一位重磅人物。

05 精品咖啡的“引擎升級者”

如若高瞻,我們唯有站在咖啡先行者的肩膀上

Joseph Rivera 畢業於加州大學,擁有食品化學學位

現為咖啡質量研究所(CQI)的研發科學家,他擔任該組織的首席科學家,實用的咖啡科學課結合了化學和各種技術幫你解讀咖啡香氣中的為什麼。

因此他的工作使能夠在許多國際公認的認證計劃中發揮關鍵作用,並且影響廣泛。

2000年,Joseph Rivera接受了美國精品咖啡協會(SCAA)科學與技術主管的職務,擔任該協會的咖啡科學家、主講師、及SCAA專業發展與教育委員會的專題專家。

多年來,他一直是多個咖啡貿易出版物的技術貢獻者,他在SCAA年度會議上經常出席演講,並出席了眾多活動。

2009年,也就是精品咖啡行業的第十年,Joseph Rivera離開了SCAA,推出了一家致力於技術培訓,諮詢,測試和解決行業未來需求的獨立諮詢公司。

2013年,他開發了第一個也是唯一的咖啡科學證書(CSC)計劃,擁有超過近二百名學生參加和在四大洲舉辦研討會。

如果說咖啡師、烘焙師們得以組成咖啡行業發展的強大引擎,那Joseph Rivera毫無疑問,便是這臺引擎的升級人之一。

如若高瞻,我們唯有站在咖啡先行者的肩膀上

06 溯源是根本,咖啡在你心裡真的沒有疑問嗎?

拋開品牌和營運,就行業技術這單一模塊而言,我們需要不斷的學習和提升,理論學習也是瓶頸的唯一突破口,幫你解釋“因果”帶來的疑問。

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