Diffuse Flesh Browning in ‘Honeycrisp’ Apple Fruit is Associated with Low Temperatures during Fruit Growth
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».