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Enregistrement W1846270509 · doi:10.21273/hortsci.35.3.406a

101 Postharvest and Flavor Quality of Fresh-cut `Gala' Apples after Harvest and CA Storage

2000· article· en· W1846270509 sur OpenAlexaff
John C. Beaulieu, Julie Ann Miller, Daphne A. Ingram, Karen L. Bett

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrowningPostharvestFlavorChemistryAstringentHorticultureFood scienceTasteBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much fresh-cut apple research has focused on browning, yet little sensory and flavor analysis has been performed. We therefore evaluated postharvest and flavor changes in stored fresh-cut `Gala' apples prepared after harvest or after CA storage (3 months, 1.4% CO 2 and 3% O 2 ). Apples were washed, cored, sliced, dipped in browning inhibitors (BI; Na-erythorbate + CaCl 2 ), packaged in LLDPE bags, and evaluated for descriptive flavor attributes, GC volatiles, firmness, CO 2 and O 2 and color after 0, 2, 7, and 14 days at 1 °C. Initial apple firmness pre-CA vs. post-CA was 38.3N and 32.7N. Bag O 2 concentration dropped to 1% to 2% by day 14 and day 7 for pre- vs. post-CA, respectively. CO 2 concentration in bags increased linearly through day 14 in both pre- and post-CA. All pre-CA Hunter L values were higher than post-CA for all treatments on all sampling days. Both BI treatments maintained color for 14 days, but freshly cut (FC) wedges were generally superior whereas stored untreated fresh-cut (SFC) wedges browned markedly by day 2. There was no apparent difference between BI levels in terms of browning or flavor. BI-treated wedges were rated more astringent than FC and SFC, especially after CA. With few exceptions, “fruity”, “raw/ripe apple,” and “sweet” attributes were higher in all pre- vs. post-CA treatments. This trend was conserved through 14 days of storage per treatment. “Sour” and “citrus” scores were higher after CA only in BI-treated wedges. Major compounds recovered were butanol, butyl acetate, hexanol, 2-methylbutyl acetate, amyl/isoamyl acetate, hexyl acetate, 2-hexenyl acetate, butyl 2-methylbutanoate, butyl hexanoate, hexyl butanoate, hexyl 2-methylbutanoate, hexyl hexanoate, isobutyl octanoate and α-farnesene. Flavor-related compounds varied markedly through storage and after CA. The GC volatile analysis will be presented along with any possible correlation to trained sensory evaluations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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