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Enregistrement W2560344425 · doi:10.5539/jas.v9n1p164

Estimation of Postharvest Quality of “Red Delicious” Apple Fruits Based on Fruit Nutrient Elements Composition

2016· article· en· W2560344425 sur OpenAlexvenueno aff
Mahshid Doryanizadeh, Mahmood Ghasemnezhad, Atefeh Sabouri

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostharvestAnthocyaninChemistryPhosphorusPotassiumCultivarHorticultureNitrogenRespiration rateNutrientEthyleneComposition (language)Dry matterMagnesiumRespirationBotanyFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fruit nutrient elements content during harvest could considerably effect on postharvest life of apples. In this study, apple fruits cultivar Red Delicious were harvested at the commercial maturity stage at 20 commercial orchards. Fruits were divided into three groups according to peel color; dark red, medium and light red. The mineral elements nutrient content such as nitrogen, phosphorus, potassium, calcium and magnesium and their ratios were measured in the harvested fruits. Thereafter, fruits were places in the cold storage at 0 °C and relative humidity of 90% for 4 months. The characteristics such as fruits weight loss, firmness, TSS, dry matter, total anthocyanin content, antioxidant activity, respiration rate and ethylene production were measured at the end of storage. The results showed a positive significant correlation between fruit firmness at the end of storage time with N+K:Ca, K+Mg:Ca, K:Ca and Mg:Ca ratios. Furthermore, a negative significant correlation was found between total anthocyanin with Nitrogen content, Mg:Ca and N:Ca ratios. The results also showed a positive significant correlation between fruit respiration rate and Nitrogen, N+K:Ca and N:Ca ratios. The analysis of regression based on mean values of three red apple groups showed a significant negative correlation between total anthocyanin with fruit ethylene production at the storage time and Mg:Ca ratio. The relationship between these two variables and Anthocyanin was expressed by the equation of regression: Anthocyanin = 100.22–1.651 Ethylene–43.963 Mg:Ca. Overall, the results confirm that measurement of fruit mineral composition during harvest time could be a strategy for predicting postharvest behaviors of apple fruits at the cold storage. Also the results showed that a relationship between mineral nutrient composition and the characteristics such as firmness, anthocyanin, respiratory rate in apple fruits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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