Effect of Calcium Chloride and Hydrocooling on Postharvest Quality of Selected Vegetables
Notice bibliographique
Résumé
Precooling and postharvest application of calcium chloride (CaCl2) on produce has positive effects in maintaining the produce quality during storage. However, there is variation in the response of the produce to different CaCl2 concentrations. As a result, there is need to establish optimal concentrations of calcium chloride that can extend postharvest life of targeted produce. Fresh good quality produce (tomatoes, carrots, courgettes and African eggplants) of uniform size and maturity were harvested and sampled into four portions. One was a control, hydrocooled with water only at 2±1 0C and the others were hydrocooled with water containing CaCl2 at 0.5%, 1.0% and 1.5%. After hydrocooling, tomatoes, African eggplants and courgettes were stored at 10 0C, while carrots were stored at 7 0C, all at 95% constant relative humidity, and sampled every two days for quality assessment. Weight loss, chilling injury, vitamin c and beta-carotene loss were reduced by application of calcium chloride. Titratable acidity decrease and increase in total soluble solids and specific sugars was also slowed by application of CaCl2.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».