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Enregistrement W1980609987 · doi:10.5539/jas.v3n1p146

Effects of Hot Water, Submergence Time and Storage Duration on Quality of Dragon Fruit (Hylocereus polyrhizus)

2011· article· en· W1980609987 sur OpenAlexvenueno aff
Mok Sam Lum, M. A. Norazira

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitratable acidHorticultureWeight lossShelf lifeChemistryAnimal scienceBiologyFood scienceObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to determine the effects of hot water temperature, time of submergence and storageduration on dragon fruit (Hylocereus polyrhizus). Fresh harvested dragon fruits were treated with hot watertemperatures at 35, 45 and 60 ?C and time of submergence for 15, 30 and 60 minutes for 0, 5, 10 and 15 days ofstorage. The result showed that the hot water temperature significantly affected (p<0.05) the percentage ofweight loss, titratable acidity (TA) and firmness of dragon fruit. The highest percentage of weight loss (12.80 %)was the fruit treated with hot water at 60°C and submergence for 60 minutes whereas the lowest percentage ofweight loss (5.05 %) was the fruit treated with hot water at 35 °C for 60 minutes. Dragon fruit treated with hotwater at 35 °C has high percentage of TA, 2.44 %. Fruit which was submergence in hot water at 35 °C showedthe highest fruit firmness. The result also showed that the interaction between the three factors significantlyaffected (p<0.05) the percentage of weight loss, TA and pH of the fruits. TA decreased and pH increased for thefruit treated with hot water at 35 °C and submergence for 60 minutes. The interaction between hot watertemperature at 35 °C and time of submergence for 60 minutes effectively reduced the weight loss and acidity ofthe dragon fruit (p<0.05). The shelf life and quality of dragon fruits can be extended using proper submergencetime of hot water treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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