Pre-Harvest Application of Plant Biostimulant on the Quality and Shelf-Life of Yellow Melon (Cucumis melo L.)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose this work was to evaluate the influence of pre-harvest application of plant biostimulant on the quality and shelf-life of melon. For this an experiment was established in the “Coopyfrutas”, located in Rio Grande do Norte state/Brazil. The treatments consisted of a combination of factors: melon cultivars (‘Goldex’ and ‘Iracema’) and pre-harvest application of plant biostimulant, Crop Set®, (with and without). At commercial maturity, some fruit of each treatment were sampled and analyzed and the others were stored in a cold chamber at 10±2 ºC and 80±2% relative humidity. The experiment was arranged in a completely randomized split-plot design. The plots consisted of cultivars and Crop Set® application and subplots of different storage time (0, 14, 21, 28, and 35 days after harvest) with eight replications. The characteristics evaluated were length, diameter, internal cavity, external and internal appearance, weight loss, fresh firmness, soluble solids, titratable acidity, pH, SS/TA ratio, and total soluble sugars. Applications of plant biostimulant led to an increase in fruit length and diameter. It reduced fresh firmness and increased the pH of ‘Goldex’ fruit. The total soluble sugars reduced at 35 days of storage in the ‘Iracema’ fruit treated with plant biostimulant.
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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 ».