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Enregistrement W2194058508 · doi:10.5539/jas.v8n1p68

Effects of 1-MCP on External Postharvest Qualities and Shelf Life of ‘Maha Chanok’ Mango Fruit

2015· article· en· W2194058508 sur OpenAlexvenueno aff
Benjawan Chutichudet, Prasit Chutichudet, Usana Trainoak

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahasarakham University
Mots-clésPostharvestHorticultureShelf lifeFumigationChemistryChlorophyllCropBotanyBiologyAgronomyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Maha Chanok’ mango is an economic fruit crop widely cultivated commercially throughout Thailand. By nature, mango fruit has a rather limited storage life after harvest. 1-methylcyclopropene (1-MCP) has been accepted as a commercial substance to improve several fruit qualities. The objective of this research was to study the effects of 1-MCP on the external postharvest qualities and storage life on the ‘Maha Chanok’ mango fruit. The experiment was laid out in a Completely Randomized Design with three replicates, ten fruits per replicate. Mango fruit was fumigated with 1-MCP at three concentrations (1000, 1250, or 1500 nl l-1) and three fumigation periods (12, 18, or 24 h), compared with the control fruit. After treating, all treatments were stored under ambient temperature (27 °C, 80%R.H.). The following determinations were made every two days for assessment of fruit weight loss, firmness, chlorophyll content, decay incidence, and storage life. The results showed that fruit treated with 1500 nl l-1 1-MCP for 24 h had the maximal fruit firmness. For chlorophyll content, the results showed that fruit-treated with 1500 nl l-1 1-MCP for 12 h could effectively retain the highest chlorophyll contents. Furthermore, both the lowest fruit decay and the longest storage life of 12 days were achieved from the fruit treated with 1000 nl l-1 1-MCP for 12 h.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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