Determination of optimal harvest boundaries for ‘Ambrosia’ apple fruit using a delta-absorbance meter
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a new chlorophyll measurement tool, the delta absorbance (DA) meter, was used to develop an optimal harvest maturity model for ‘Ambrosia’ apple (Malus × domestica Borkh.) fruit. Fruit from four commercial orchards in the Annapolis Valley, Nova Scotia, Canada, were sampled (25 fruit from three or four trees per location) over nine consecutive weekly harvests during the 2011 and 2012 growing seasons, and 8 weeks in the 2013 season. At each harvest, five fruit from each orchard site had their index of absorbance difference (IAD) values, firmness, mass, titratable acidity (TA), soluble solids content (SSC), red skin colouration and internal core ethylene concentrations measured. Following approx. 3 months of storage at 3.5°C, 20 fruit from each site were removed and assessed for the incidence of disorders such as senescent breakdown, cortical browning and coreflush. Chlorophyll concentrations in the epidermis were strongly and positively related to IAD values in the same tissue (P ≤ 0.001), confirming the assumption that chlorophyll was the basis for the DA meter IAD signal. In addition, IAD values declined significantly during fruit maturity and were negatively related to harvest week (P ≤ 0.001). The optimum harvest period was identified by aligning all ‘at harvest’ IAD values, fruit quality measurements, and ‘post-storage’ disorder data with the corresponding harvest week. IAD values associated with harvests having the highest commercial fruit quality then delineated the optimal harvest boundaries. The upper boundary IAD value of 0.47 was defined as ‘when to begin harvest’, while the lower boundary IAD value of 0.28 was considered to be ‘when to end harvest’ for long-term storage. The use of a DA meter and its IAD value to define the optimal harvest boundaries may be applicable to all commercial apple cultivars, but should be developed for each cultivar and growing region.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».