Blueberry and cranberry fruit composition during development
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Compositional changes that occur during fruit development affect both the organoleptic and nutritional quality of small fruit. Compositional changes in blueberry (Vaccinium corymbosum L) and cranberry (Vaccinium macrocarpon Aiton) fruit were determined at 3 maturities (white, turning and fully colored) during 2 seasons by analyzing sugar, acid, total phenolic, and total anthocyanin composition, ORAC antioxidant capacity, and fruit firmness. In blueberry fruit, the primary sugars were glucose and fructose, which increased as fruit ripened. Citric acid comprised 77 to 87% of the organic acids in blueberry fruit. In addition, quinic and malic acids comprised 4 to 11% of total acids and small amounts of succinic, tartaric, and shikimic acids were present. Total acids declined 68% during fruit ripening. Total phenolics were greatest in white fruit and anthocyanins were greatest in blue fruit. Antioxidant capacity declined as fruit ripened from white to turning. Fruit firmness decreased about 80% as fruit ripened. In cranberry fruit, sugar concentration increased slightly as fruit ripened with glucose comprising about 80% of the total sugars. Acid content decreased 22% during ripening primarily due to a decline in citric acid. Quinic and malic acids increased slightly during ripening. Total anthocyanins increased as color developed, while total phenolics and antioxidant capacity remained relatively constant. In contrast to blueberries, red cranberry fruit were firmer than white or turning fruit.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle