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-O2 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-O2 stress. As the O2 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, O2 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 O2, the estimated low O2 threshold value determined from Fα, would benefit or damage fruit quality, compared with threshold + 0.3 kPa (1.2 kPa O2) and the lowest recommended CA (1.5 kPa O2). 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 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 ».