Modified Atmosphere Packaging Enhances the Effectiveness of Coolbot™ Cold Storage to Preserve Postharvest Quality of Mango Fruits
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the Coolbot™ technology was introduced to smallholder farmers in Kenya as a low-cost alternative to conventional cold rooms. The present study sought to establish the additive benefits of cold storage under Coolbot™ cold storage and modified atmosphere packaging (MAP) in mango fruits. The participatory study was conducted in Makueni County of Kenya between November 2014 and July 2015. The mango fruits (variety ‘Apple mango’) were harvested at mature green stage from commercial orchards owned by smallholder farmers. The fruits were selected for uniformity and randomly separated into four batches which were subjected to four different treatments (storage conditions). The treatments included fruits packaged using Activebag® MAP or not packaged and either stored in the Coolbot cold room or at ambient room conditions. A random sample was taken at regular intervals from each of the four storage environments and evaluated for ripening and quality related changes during storage. The parameters evaluated included physiological weight loss, respiration, firmness, color, sugars and vitamin C. Results showed that cold storage extended the shelf life of mango fruits by 23 days without MAP and 28 days with MAP, in comparison to storage at ambient room conditions. Slow ripening under cold storage (with and without MAP) was evidenced by lower rates of respiration, softening, color changes and sugars accumulation compared to ambient room conditions. In addition, cold-stored mango fruits maintained better nutritional quality as evidenced by higher vitamin C levels, 59.77 mg/100mL and 51.8 mg/100mL with and without MAP respectively at the end of storage (day 40 and 35). This was significantly higher (p<0.05) compared to 55.17 and 51.53 mg/100 mL vitamin C for MAP packed and unpacked fruits at the end of storage under ambient room conditions (day 12). The results demonstrate the additive benefit of MAP and cold storage to preserve postharvest quality and extend the shelf life of mango fruits.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».