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Enregistrement W2838997721 · doi:10.5539/jas.v10n8p397

Postharvest Quality of Cut Roses With the Application of Salicylic Acid

2018· article· en· W2838997721 sur OpenAlexvenueno aff
Sérgio Miguel Mazaro, Édson Bertoldo, Nean Locatelli Dalacosta, Fabiana Chiamulera Borsatti, Mycheli Preuss da Cruz, Américo Wagner Júnior, Jucelaine Haas

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalicylic acidPostharvestCut flowersVase lifeDistilled waterHorticulturePetalChemistryPhenylalanine ammonia-lyaseChlorophyllFood scienceBotanyPeroxidaseBiologyBiochemistryChromatographyCultivarEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to evaluate the effect of the application of salicylic acid (SA) on the maintenance of quality and longevity of cut roses cv. Vega. Cut roses were kept in a vase solution of SA and water at concentrations of 0; 0.5; 1.0; 1.5 and 2.0 mM. All treatments were kept at 8±2 oC for 96 hours, simulating storage in flower shops; the flowers were then evaluated regarding loss of fresh matter and leaf chlorophyll content and were transferred to beakers containing distilled water at 25±2 ºC for more 144 hours, simulating shelf life. At 24, 48, 72 and 96 hours from the beginning of the experiment, biochemical analyses of total proteins and the activity of the phenylalanine ammonia-lyase (PAL) and peroxidases (PO) were performed. Visual analyses were performed (stem curvature, turgescence and petal darkening) every 48 hour intervals until the end of the experiment. The treatments with SA allowed the maintenance of post-harvest quality, reducing the loss of fresh matter mass, lower stem curvature, greater turgescence and less darkening of the petals. The results showed that the application of SA increased total protein contents and FAL, which characterizes the activation of plant defense mechanisms to the senescence process.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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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