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Enregistrement W1910481833 · doi:10.3329/agric.v7i1.5225

Qualitative Analysis of Mango (<i>Mangifera indica</i> L.) Fruits at Different Maturity Stages

2010· article· en· W1910481833 sur OpenAlexaff
M Ittafaqul, M. Golam Mortuza, Muhammad Al-Amin, MNA Naher, SM Khorshed Alam

Notice bibliographique

RevueThe Agriculturists · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAscorbic acidMangiferaSugarMaturity (psychological)Harvest timeHorticultureReducing sugarBiologyCaroteneBotanyChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some chemical compositions of mango harvested at 24, 18, 12, 6 days before optimum maturity and at optimum maturity were analyzed. The amount of ascorbic acid, ?-carotene and sugars of the harvested mangoes were significantly influenced by the stages of harvest and period of storage. Amount of ascorbic acid of the harvested mango fruits was the highest just after harvest. It was sharply declined with the elapse of time in storage. Fruits harvested before optimum maturity showed the highest amount of ascorbic acid, which decreased in delay of harvest. ?-carotene was quite low at harvest but rapidly increased in storage. Fruits harvested before optimum maturity showed minimum ?-carotene and it rapidly increased in late harvested fruits. Total sugar, reducing sugar and non reducing sugar were sharply increased at optimum ripe stage, while slightly declined at last edible stage. All the sugars were the lowest at earliest harvests, which increased gradually with delay in harvest.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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