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Enregistrement W2777593302 · doi:10.5539/jfr.v7n1p46

Effect of Surface Coatings on the Shelf life and Quality of Cassava

2017· article· en· W2777593302 sur OpenAlexvenueno aff
Loreto Atieno Oduor, Willis Owino, Elijah Ateka, Jane Ambuko

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer AustauschdienstUnited States Agency for International Development
Mots-clésGuar gumXanthan gumManihot esculentaShelf lifeGuarPostharvestFood scienceHorticultureFleshChemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cassava (Manihot esculenta) is grown as an important dietary source of carbohydrates for communities in a number of African countries. However, Cassava is susceptible to postharvest physiological deterioration which affects its quality and leads to the unpalatability and unmarketability of roots after harvest. Edible surface coatings have been found to be effective in preserving the quality of various perishable food products. This study was undertaken with the objective of determining the best combinations and concentrations of both xanthan gum and guar gum capable as a technology for extending the shelf life of harvested cassava roots. Cassava (variety KME 1) was harvested at physiological maturity. The coating formulations used were: 1%, 1.5%, 2% guar gum, 1.5%, 2%, 2.5% xanthan gum, and 1%, 1.5%, and 2.5% xanthan guar/gum combination in the ratio of 1:1 with some roots left as control. Sampling was done at 2-day intervals for 20 days. The coated cassava showed lower respiration and ethylene production rates than the control samples while change in quality parameters; phenols, colour, flesh firmness, weight loss and dry matter content was significantly (P≤0.05) delayed in the coated samples. The results suggested that using 1.5% xanthan guar/gum as an edible coating, cassava shelf life can be extended by upto 20 days at 25 °C.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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