Firmness, Respiration, and Weight Loss of `Bing', `Lapins' and `Sweetheart' Cherries in Relation to Fruit Maturity and Susceptibility to Surface Pitting
Notice bibliographique
Résumé
A convenient and reliable method that used a specially designed tool to apply a uniform bruising force in situ was developed to assess the relative susceptibility to fruit surface pitting in sweet cherry. Assessment of pitting with a visual scale after 2 weeks of 1 °C storage was found to be in close agreement with measurements of pit diameter. Using this method `Bing' showed the greatest susceptibility to pitting in both years of the study and `Bing', `Lapins', and `Sweetheart' cherries showed a decline in susceptibility as fruit matured. The predictive value of fruit firmness at harvest, fruit respiration at harvest, and weight loss in storage was assessed in relation to the severity of pitting. The model to best describe pitting was found to include all three physiological variables (firmness, respiration, and weight loss). While an acceptable model was obtained when combining all three cultivars, the best models were achieved when each cultivar was considered separately. It was concluded that there are likely unmeasured variables involved in determining susceptibility to pitting. Hence the best approach to predicting pitting susceptibility is the application of the pit-induction method described in this work.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».