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Enregistrement W2784786987 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.102

The Impact of Sun Drying on the Occurrence of Aflatoxin in Red Chilies

2018· article· en· W2784786987 sur OpenAlexvenueno aff
Najmus Sahar, Shahid Yousaf, Sahar Shibli, Salman Khurshid, Hafiza Mehwish Iqbal, Qurrat-ul-Ain Akbar, Saqib Arif

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAflatoxinMycotoxinContaminationMoistureToxicologyFood scienceBiologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major challenge in post-harvest protection of chilies is its rapid drying to prevent quality deterioration as a result of fungal contamination. The speed and efficiency of drying is crucial as the improper and prolonged drying may eventually initiate the buildup of mycotoxins. This research demonstrated levels of aflatoxin in samples at different stages of drying with the objective to assess the efficiency of the common practice of on-farm sun drying in Pakistan. The results indicated that there was no significant pre-harvest contamination of aflatoxins in chilies grown at different locations under study. Sun drying of the harvested chilies over a post drying stage reduced average moisture content from 69.70% to 9.87%, but also led to a gradual increase in the level of aflatoxins. The correlation between the observed increase in aflatoxin levels and the length of the drying period was found to be statistically significant (P<0.05) at all the locations investigated. The implications of the findings are discussed in relation to optimizing the post-harvest drying process to minimize the levels of aflatoxin in chilies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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