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Enregistrement W2786594342 · doi:10.5376/mpr.2018.08.0001

Control of Postharvest Decay on Cashew Fruit (<i>Anacardium Occidentale</i> L.) with Aqueous Extract of Cashew Leaf

2018· article· en· W2786594342 sur OpenAlexvenueno aff
Oladele O.O., Fatukasi O.I.

Notice bibliographique

RevueMedicinal Plant Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGinkgo biloba and Cashew Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnacardiumPostharvestHorticultureBiologyBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigated control of postharvest decay on cashew fruit (Anacardium occidentale L.) with aqueous leaf extract of cashew. Freshly emergent cashew leaves were air-dried for 5 days and then pulverized. Varying concentrations (0.5%, 1%, 1.5%, 2% and 2.5%) of the pulverized cashew leaves were prepared with appropriate volumes of water. Fifteen cashew fruits were dipped separately into each concentration of the prepared extract for 1 minute while untreated cashew fruits served as control. Both the treated and control fruits were stored in dessicators at 28±2°C and 45-50% relative humidity and assessed daily for disease incidence. Phytochemical screening of the extract was also carried out. Results obtained on day 1 of storage indicated that both the control and all treated cashew fruits irrespective of treating concentrations had no disease incidence (0%) which implied that all the cashew fruits were disease free. However, as storage duration progressed, there was a decline in the efficacy of the cashew leaf extract. Only fruits treated with 2% cashew leaf extract maintained 0% disease incidence on day 4 of storage and recorded 30% disease incidence on day 7 of storage when compared with control and other treated fruits that had 100% disease incidence. The antifungal activity of the leaf extract could be traced to different phytochemicals present in it.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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