Optimization of Postharvest Handling of Eggplant Using the Taguchi Technique
Notice bibliographique
Résumé
By quantifying and predicting postharvest quality losses in response to different environmental factors, the study offers valuable insights into enhancing postharvest management practices and minimizing quality loss of horticultural commodities like eggplant. Additionally, the manuscript highlights the potential of the Taguchi method as a robust design tool for postharvest quality in various crops, suggesting broader applicability beyond eggplant to other fruits and vegetables exposed to diverse environmental conditions. Taguchi technique was used to optimize the postharvest handling process to minimize quality loss of fresh eggplant (Solanum melongena L.). To date Taguchi approach has been widely used in various subject areas, but no application to postharvest quality has been reported until the present time with the exception of some previous work conducted by the same authors in 2015. Measuring postharvest losses is an essential operational strategy to enhance postharvest management and to curtail quality loss of fresh horticultural commodities. In this study, the Taguchi approach was able to quantify the quality for all combinations of environmental factors/levels (T, RH, Light & time) used in this experiment and were expressed in terms of Signal-to-Noise ratios. The highest ratio—which correlated with the least variability of the noise factors around the desired objective of this characteristic—was found for each quality attribute. The Taguchi technique has proven to be an effective tool for estimating and forecasting postharvest quality losses resulting from various combinations of environmental parameters. It has also been shown to identify the ideal conditions for handling and storing eggplant. As a result, this technique can enhance postharvest quality management from field to fork and alleviate quality loss of fresh fruits and vegetables. This technique could, therefore be recommended as a robust design of quality in postharvest technology and could be applied to many other crops exposed to various environmental conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».