Oxygen Concentration Affects Chlorophyll Fluorescence in Chlorophyll-containing Fruit and Vegetables
Notice bibliographique
Résumé
A new chlorophyll fluorescence (F) sensor system called FIRM (fluorescence interactive response monitor) was developed that measures F at low irradiance. This system can produce a theoretical estimate of Fo at zero irradiance for which we have coined a new fluorescence term, Fα. The ability of Fα to detect fruit and vegetable low-O 2 stress was tested in short-term (4-day) studies on chlorophyll-containing fruit [apple ( Malus sylvestris (L.) Mill. var. domestica (Borkh.) Mansf.), pear ( Pyrus communis L.), banana ( Musa × paradisiaca L.), kiwifruit ( Actinidia deliciosa C.S. Liang & A.R. Ferguson), mango ( Mangifera indica L.), and avocado ( Persea americana Mill.)] and vegetables (cabbage ( Brassica oleracea L. Capitata Group), green pepper ( Capsicum annuum L. Grossum Group), iceberg and romaine lettuce ( Lactuca sativa L.)). In all of these fruit and vegetables, Fα was able to indicate the presence of low-O 2 stress. As the O 2 concentration dropped below threshold values of 0 to 1.4 kPa, depending on the product, the Fα value immediately and dramatically increased. At the end of the short-term study, O 2 was increased above the threshold level, whereupon Fα returned to approximately prestressed values. A 9-month study was undertaken with `Summerland McIntosh' apple fruit to determine if storing the fruit at 0.9 kPa O 2 , the estimated low O 2 threshold value determined from Fα, would benefit or damage fruit quality, compared with threshold + 0.3 kPa (1.2 kPa O 2 ) and the lowest recommended CA (1.5 kPa O 2 ). After 9 months, the threshold treatment (0.9 kPa) had the highest firmness, lowest concentration of fermentation volatiles (ethanol, acetaldehyde, ethyl acetate) and lowest total disorders. Sensory rating for off-flavor, flavor and preference indicated no discernible differences among the three treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».