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Enregistrement W2291583570 · doi:10.1002/jsfa.7698

Effect of corona discharge plasma jet on surface‐borne microorganisms and sprouting of broccoli seeds

2016· article· en· W2291583570 sur OpenAlexfundno aff
Je‐Wook Kim, Pradeep Puligundla, Chulkyoon Mok

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Rural AffairsRural Development Administration
Mots-clésGerminationSeedlingSproutingMicroorganismCereusHorticultureFood scienceChemistryBiologyAgronomyBacillus cereusBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Different pathogenic microorganisms have been reported to cause sprouts-associated outbreaks. In order to sterilise and enhance the germination of seeds, non-thermal plasma has been increasingly investigated in the field of agricultural science as an alternative to the traditional pre-sowing seed treatments. This work aimed to evaluate the effect of corona discharge plasma jet (CDPJ) on disinfection of the natural bio-contaminants of broccoli seed and also studied the plasma effect on sprout seed germination rate and physico-chemical properties of sprouts. RESULTS: Aerobic bacteria, moulds and yeasts, B. cereus, E. coli, Salmonella spp. were detected on the broccoli seed surface. After 0-3 min treatment using CDPJ, the detected microorganisms were reduced in the range of 1.2-2.3 log units. Inactivation patterns were better explained using pseudo-first-order kinetics. The plasma treatment of seeds up to 2 min exhibited a positive effect on germination rate, seedling growth. The physico-chemical and sensory characteristics of sprouts were unaffected due to the CDPJ treatment of their respective seeds. CONCLUSION: Corona discharge plasma jet can potentially be used for microbial decontamination of broccoli seeds. In addition, the plasma treatment of broccoli sprout seeds has enabled a significant enhancement in their germination rate and seedling growth without compromising physico-chemical and sensory characteristics of their corresponding sprouts. © 2016 Society of Chemical Industry.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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