Fumigation of sweet cherries with thymol and acetic acid to reduce postharvest brown rot and blue mold rot
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Sweet cherries are susceptible to postharvest decay. The use of synthetic fungicides is discouraged in postharvest handling because they can leave a residue and present a safety risk. Therefore, naturally occurring compounds have been considered as an alternative. Fumigation of short-chain organic acids and essential oils has shown promise in controlling fungal activities. This study reports their effects on sweet cherries. Materials and method. `Hedelfingen' sweet cherries (Prunus avium L.) were inoculated with conidia of Monilinia fructicola and Penicillium expansum, then fumigated with three levels of thymol or acetic acid for 10 min before cold storage. Results and discussion. After 13 d at 10°C, sweet cherries fumigated with 10 mg × L-1 of thymol significantly reduced brown rot from 21% to 12%, but had no effect on reducing blue mold rot. Fumigation with 6 or 10 mg × L-1 acetic acid significantly reduced blue mold rot from 16% to 2%, but had no effect on reducing brown rot. Fumigation did not have any effect on the firmness, total soluble solids and titratable acid of the sweet cherries. Fumigation with 2 or 6 mg × L-1 of thymol did not accelerate stem browning compared with the control, but fumigation with 10 mg Yen L-1 of thymol caused almost total stem browning. Fumigation with acetic acid showed no impact on discoloration of the stems. Conclusion. Thus, fumigation with acetic acid or thymol at low concentrations has a potential use for postharvest decay control without adverse effects on fruit quality.
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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) | 0,001 | 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 ».