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Enregistrement W2272792680 · doi:10.21273/hortsci.35.3.407d

108 Maintaining Postharvest Quality of Mango Fruit with Methyl Jasmonate

2000· article· en· W2272792680 sur OpenAlexaff
Gustavo A. González‐Aguilar, J. G. Buta, C.Y. Wang

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMangiferaPostharvestShelf lifeRipeningMethyl jasmonateSugarHorticultureReducing sugarChemistryCold storageBotanyFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of mango ( Mangifera indica cv Kent) with methyl jasmonate (MJ) vapor for 20 h at 20 °C was effective in reducing chilling injury (CI) symptoms and decay, and enhancing skin color development. MJ (10-4 M) was the most effective concentration for reducing CI and decay in fruit stored at 5 °C followed by 7 days at 20 °C (shelf life period). The use of 10-5 M MJ enhanced yellow and red color development of mango kept at 20 °C. These fruit possessed higher L * , a * and b * values than controls and those treated with 10-4 M MJ. Ripening processes were inhibited by cold storage in control fruits. After cold storage (5 °C) and the shelf life period, fruit treated with 10-5 M MJ fruit ripened normally and contained the highest total soluble solids (TSS). These fruit maintained higher sugar and organic acid levels than those in other treatments. We concluded that MJ treatment could be used to reduce decay and CI symptoms, and also to improve color development of mango fruit without adversely affecting quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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