Kinetics of Mango Fruits (Mangifera indica cv. ‘Nam Dok Mai Si Thong’) Quality Changes during Storage at Various Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Effect of various storage temperatures (13, 20, 27 and 34 °C) on biochemical, physical and physiological changes of mango fruits (Mangifera indica cv. ‘Nam Dok Mai Si Thong’) was investigated. Mangoes stored at low temperature revealed a decrease in their respiration rates. The lower respiration rates delayed ripening, ethylene production, weight loss, peel and flesh color changes, firmness, and total soluble solid content (SSC) as well as titratable acidity (TA). A second-order kinetic model, a Gaussian model, and a first-order kinetic model fitted well with response quality parameters on firmness, SSC and TA. The Arrhenius function was used to calculate the activation energies (Ea) of mango qualities including firmness, SSC and TA, which were 46.45, 43.05 and 54.22 kJ mol-1, respectively. These activation energies indicate a moderate temperature sensitivity of ripeness response and represent a good predictive tool for mango quality estimation along the food supply chain. The data reveal that stored mango fruit at 13 °C effectively prolongs the quality attributes and extends the shelf life of mango fruit.
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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 ».