112 Effects of Edible Plant Oil Emulsions on Storage Disorders in `Elegant Lady' Peaches
Notice bibliographique
Résumé
Effects of different plant oils (soybean, corn, peanut, cottonseed, conola, sunflower, safflower, rape seed, and linseed) on mealiness, leatheriness, and flesh browning (FB) in `Elegant Lady' peaches ( Prunus persica Batsch) were studied. Fruit were harvested at three dates (10 days apart) with the second harvest concomitant to commercial harvest, dipped in a 5% or 10% oil emulsion for 3 min, and stored at 0 or 5 °C, respectively. After 6 weeks at 0 °C, fruit developed more leatheriness and FB but less mealiness in early harvested compared to late-harvested fruit. When stored at 5 °C, fruit did not develop any leatheriness regardless of harvest dates, but fruit from the last harvest developed high levels of mealiness and FB compare with fruit from the other two harvests. FB was found only, but not in all, leathery or mealy fruit. None of the oils affected leatheriness, but all reduced mealiness to the same extent at the same concentration. Oil treatments controlled FB completely in both leathery and mealy fruit. Oil at 10 % was more effective in controlling mealiness and FB than at 5%. Oil-treated fruit had higher flesh firmness and titratable acidity and developed less decay than the controls at removal from storage.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».