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Enregistrement W2552981906 · doi:10.21273/hortsci11179-16

Diffuse Flesh Browning in ‘Honeycrisp’ Apple Fruit is Associated with Low Temperatures during Fruit Growth

2016· article· en· W2552981906 sur OpenAlexaffabout
Cindy B. S. Tong, Hsueh‐Yuan Chang, Jennifer K. Boldt, B. Yizhou, Jennifer R. DeEll, Renae E. Moran, Gaétan Bourgeois, D. Plouffe

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesMaine Agricultural and Forest Experiment StationUniversity of Minnesota
Mots-clésBrowningFleshMalusHorticultureBiologyFruit treeRosaceaeChilling requirementBotanyDormancyGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple types of flesh browning can occur as storage disorders in ‘Honeycrisp’ apple ( Malus × domestica Borkh.) fruit. Predicting its occurrence is hindered by differing definitions of the types of browning, incomplete understanding of their etiologies, and difficulty in assessing harvest maturity of ‘Honeycrisp’ fruit. In 2013, of ‘Honeycrisp’ fruit grown, harvested over multiple weeks, and stored in Maine, Minnesota, Ontario, and Quebec, only the Quebec fruit developed diffuse flesh browning. A detailed comparison showed that the Quebec fruit differed in size, but not in other quality attributes, from fruit of the other locations. The Quebec fruit experienced lower temperatures during active fruit growth and were increasing in cell size up to harvest. Analyses of climate data from 2009 to 2015 indicated that accumulated growing degree-days (GDD) 50–60 day after full bloom (DAFB) could account for 31% of the variation in diffuse flesh browning, and seasonal GDD <500 are associated with a greater likelihood of injury. Fruit that exhibited diffuse flesh browning had higher magnesium and lower fructose levels than unaffected fruit. As these measurements were made after browning was assessed, the timing of the onset of these characteristics in relation to browning cannot be determined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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