High-Throughput Screening of Sensory and Nutritional Characteristics for Cultivar Selection in Commercial Hydroponic Greenhouse Crop Production
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 (particularlyβ-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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».