Comparison of the carbohydrate content in apples and carrots grown in organic and integrated farming systems
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to compare some quality parameters of apples and carrots from organic and integrated farming systems. In addition, the cultivars of carrots were grown in two plant densities (600 or 900 thousand plants per hectare). The fructose, glucose, saccharose and dry matter content of seven apple cultivars (Florina, Zvonkové, Topaz, Šampion, Ontario, Melrose and Idared) and two carrot cultivars (Afalon F1 and Cortina F1) were analysed by HPLC and gravimetric methods, respectively. Significant differences were found between organic and integrated apple samples. The interactions between cultivars and farming methods were also significant (p <0.0001). The dry matter and sugar level tendencies were not the same for all apple cultivars. Conversely, more consistent data were obtained for the two carrot cultivars. The bio carrots of both cultivars showed significantly lower dry matter content (p = 0.0004) and higher carbohydrate content (pfructose = 0.0303, pglucose = 0.0003, psucrose = 0.0083) than the samples from integrated production. Other factors like cultivar and plant density also played an important role in sugar content in carrots. Different densities of plants significantly affected the glucose content (p = 0.0373). Cultivar Aftalon F1 showed higher concentration of monosaccharides compared to Cortina F1 (pfructose = 0.0001 and pglucose <0.0001).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».