Processing Line Effects on Storage Attributes of Fresh-cut Spinach Leaves
Notice bibliographique
Résumé
The degree of damage that may occur through harvesting and packing represents one of the major factors that can affect quality of fresh-cut produce. The purpose of this study was to examine the effects of different steps in a representative fresh-cut processing line on storage quality of spinach ( Spinacia oleracea L.). To this end, spinach leaves were removed at successive points on the line: 1) before entry into the line (control); 2) after a shaking procedure but before initial rinsing with 10 °C water + 5 mg·L -1 chlorine dioxide; 3) after centrifugal drying; and 4) after commercial packaging. After removal from the different points in the line, the spinach samples were stored at 10 °C for 16 days, during which time malondialdehyde (MDA) concentration (lipid peroxidation assay), electrolyte leakage (membrane leakiness), chlorophyll content (a, b, and total), and color attributes (L, saturation, hue angle) were measured. Both lipid peroxidation and electrolyte leakage increased with time of storage and with stage of procesing. Electrolyte leakage increased most in material removed after the shaking procedure, but prior to hydrocooling. Overall total chlorophyll loss during storage did not change with time of removal from the processing line, although overall chlorophyll b content decreased in stored material 8 days following centrifugal drying and packaging. A more rapid loss in chlorophyll a relative to chlorophyll b over the first 8 days of storage was reflected in hue angle measurements regardless of the point of removal. The processing line under study, thus had both beneficial and detrimental effects on storage quality of spinach. Detrimental effects associated with centrifugal drying and packaging procedures could be modified to improve quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».