Using Volatile Emissions and Chlorophyll Fluorescence as Indicators of Heat Injury in Apples
Notice bibliographique
Résumé
Volatile emissions and chlorophyll fluorescence were investigated as potential signals of heat injury for apple [ Malus sylvestris (L.) Mill. var. domestica (Borkh.) Mansf.] fruit. `McIntosh', `Cortland', `Jonagold', and `Northern Spy' apples were exposed to 46 °C for 0, 4, 8, or 12 hours (heat treatments). Following treatments, fruit were kept at 20 °C and evaluated after 1, 2, 4, or 7 days. Heat treatments induced volatile production including ethanol and ethyl acetate. The 8 and 12 hours heat treatments increased ethanol and ethyl acetate production in all four cultivars by as much as 170- and 11-fold, respectively, 1 day after treatments. Heat treatments also reduced ethylene production and chlorophyll fluorescence. Heat for 12 hours caused serious flesh browning. Among the cultivars investigated, `Northern Spy' and `McIntosh' were most susceptible to heat stress based on the degree of flesh browning. Correlation coefficients of heat stress induced ethanol emission and chlorophyll fluorescence with flesh browning were 0.82 and -0.66, respectively. The nondestructive measurements of ethanol emission and chlorophyll fluorescence have potential to identify stressed fruit with reduced quality or compromised storage life.
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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) | 0,000 | 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 ».