<sup>1</sup>H‐NMR Method Enables Early Identification of Degeneration in the Quality of Sweet Potato Tubers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In sweet potato tuber, which is a tropical plant, long‐term storage leads to loss of water and carbohydrate, thus water mobility was investigated using1H‐NMR spectroscopy. Electrolyte leakage indicated that tubers stored at 15 °C for 1 year were partly injured and that frozen‐thawed tissues were dead. Nuclear magnetic resonance (NMR) spin–lattice relaxation time (T1) and spin–spin relaxation time (T2) clearly increased with the duration of storage, whereas these values decreased in the dead tissues. Furthermore, Arrhenius plots forT1andT2were determined at temperatures ranging from 20 to 0 °C in 2.5 °C steps. In the fresh tubers, a strong converse temperature dependency was shown in theT2measurement. On the contrary, there was no temperature dependency in theT2of the dead tissues. Thus, the existence of inverse temperature dependency reflected tissue viability. Additionally, any change in theT2of the fresh tubers occurred at about 14 °C, which virtually coincided with the storage temperature of 15 °C. The slope change inT2might have responded to a physiological change as a primary event. In conclusion, monitoring water status by NMR could provide early identification of changes in the quality of post‐harvest crops; this method shows great promise for use in environmental‐stressed crop yield research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».