High-Throughput Screening of Sensory and Nutritional Characteristics for Cultivar Selection in Commercial Hydroponic Greenhouse Crop Production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hydroponic greenhouse-grown and store-bought cultivars of tomato (cherry and beefsteak), cucumbers, bibb lettuce, and arugula were investigated to see if they could be distinguished based on sensory qualities and phytonutrient composition. Only the more dominant sensory criteria were sufficiently robust to distinguish between cultivars and could form the core of a consolidated number of criteria in a more discriminating sensory evaluation test. Strong determinants for cultivar selection within each crop included the following: mineral analysis (particularly Cu, Fe, K, Mg, and P); total carotenoids (particularly β -carotene, lycopene, and lutein); total carbohydrate (except in arugula); organic acids; total phenolics and total anthocyanins (except in cucumber). Hydroponically grown and store-bought produce were of similar quality although individual cultivars varied in quality. Storage at 4°C for up to 6 days did not affect phytonutrient status. From this, we conclude that “freshness,” while important, has a longer duration than the 6 days used in our study. Overall, the effect of cultivar was more important than the effect of growing method or short-term storage at 4°C under ideal storage conditions.
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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 | 0,000 | 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 découle