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Enregistrement W2100043570 · doi:10.1080/01140671.2003.9514234

Modelling of colour development in the fruit of <i>Actinidia chinensis</i> ‘Hort16A’

2003· article· en· W2100043570 sur OpenAlexfundno aff
P. E. H. MINCHIN, N. De Silva, W. P. Snelgar, A.C. Richardson, T.G. Thorp

Notice bibliographique

RevueNew Zealand Journal of Crop and Horticultural Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésHueFleshMathematicsHorticultureActinidia chinensisCultivarBotanyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Colour development in fruit of Actinidia chinensis var. chinensis ‘Hort16A’, the new yellow‐fleshed cultivar produced commercially in New Zealand, was monitored during three seasons in four kiwifruit‐producing districts of New Zealand. Fruit were destructively harvested to measure flesh colour between flowering and harvest. Flesh colour of the outer pericarp remained green (115° hue angle) until c. 140 days after mid bloom (DAMB). Then flesh colour changed following a sigmoid like pattern to a yellow hue (97–100° hue angle) by 220 DAMB. The change in hue angle is shown to be well represented by the complementary log‐log function. The scale parameter describing this transition was independent of site and season, whereas timing of the transition between the upper and lower asymptote was dependant on both site and season because of a small dependence on the average of the maximum temperature over the period of 100–150 DAMB. Each degree C increase in maximum temperature during the 100–150 DAMB delays colour development by c. 3 days. Distribution of individual hue angles about the mean value was best described by a constrained beta distribution defined by two parameters, which in turn uniquely specify the average hue angle and variance of the population at that time. For hue angles near the mid range, which occurs before harvest maturity, this beta distribution is well approximated by a Normal distribution with the same mean and variance, but at harvest maturity a beta distribution is a better description. When the average hue angle is 103°, the difference between the 97.5 percentile on the Normal approximation and the beta distribution is c. 0.6. This difference rises rapidly as the hue angle drops further.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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