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Enregistrement W1972732255 · doi:10.1111/ijfs.12292

Effects of light exposure on chlorophyll, sugars and vitamin <scp>C</scp> content of fresh‐cut celery (<i><scp>A</scp>pium graveolens</i> var. dulce) petioles

2013· article· en· W1972732255 sur OpenAlexfundno aff
Lijuan Zhan, Jinqiang Hu, Lingyun Pang, Li Yu, Jianfeng Shao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Guelph
Mots-clésDarknessSucroseSugarVitamin CReducing sugarDry matterAscorbic acidBotanyChemistryHorticultureChlorophyllFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Effects of light exposure (24 μmol m −2 s −1 ) on fresh‐cut celery nutritional quality were evaluated during 8‐day storage at 7 °C using darkness as control. Light exposure preserved 47% chlorophyll a and 48% chlorophyll b contents more than darkness at the end of storage. Sucrose, reducing sugar and glucose contents in light‐stored petioles were 17%, 25% and 67% higher than those in dark‐stored petioles after 8‐day storage, respectively, thus resulting in higher total soluble solids content in light condition. Moreover, l ‐ascorbic acid content increased at 2‐day storage in light condition and was 46% more than in darkness at the end of storage. The fresh weight loss significantly increased in all petioles, and this increase was markedly accelerated by light exposure with a maximum of 1.43% at the end of storage. Dry matter content was induced more by light exposure than by darkness at 2‐day storage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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