Quality Attributes of Okra (Abelmoschus esculentus L. Moench) Pods as Affected by Cultivar and Fruit Size
Notice bibliographique
Résumé
<p>Okra is a vegetable widely grown in the tropics, sub-tropics and warmer areas of the temperate zones. Fruit quality plays an important role in marketability and it is mainly related to the characteristic pod length. This work was intended to classify okra fruits belonging to different genotypes (a local variety - LV - and the cultivars Emerald, Clemson Spineless and Annie Oakley II) according to their length and to compare certain quality attributes. LV fruits were considerably firm although they were smaller, thus they should be more suitable for canning or pickling. The hybrid material (Annie Oakley II) yielded high quality fruits. These fruits may be destined for fresh consumption, given that they showed lower fibrousness. At the same time, they had high dry matter content, being suitable for dehydration. Okra fruits highlighted for their contribution of phenolic compounds.Total phenols levels significantly increased with fruit size in LV fruits, meanwhile no significant difference was observed for Annie Oakley II samples. Total flavonoids content showed a similar tendency although values did not differ significantly. Total flavonoids represented between 18-22% of the total phenols contents for the analyzed samples.</p>
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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 ».