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Enregistrement W2878915880 · doi:10.5539/jas.v10n8p438

Postharvest Life Extension of Fresh-Cut Mango (Mangifera indica cv. Fa-Lun) Using Chitosan and Carboxymethyl Chitosan Coating

2018· article· en· W2878915880 sur OpenAlexvenueno aff
Duangjai Noiwan, Kiattisak Sutenan, Chatchai Yodweingchai, Pornchai Rachtanapun

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Science, Chiang Mai UniversityCommission on Higher EducationMaterials Science Research Center, Faculty of Science, Chiang Mai UniversityOffice of the Higher Education CommissionChiang Mai University
Mots-clésPostharvestChitosanMangiferaShelf lifeBrowningChemistryHorticultureFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postharvest life extension of fresh-cut mango (Mangifera indica cv. Fa-Lun) using chitosan and carboxymethyl chitosan (CMCH) coating was studied. Fresh-cut mango was treated with chitosan and carboxymethyl chitosan solution of 0.5-1.5% w/v, after that fresh-cut mango was placed on foam tray, over-wrapped with PVC film and then stored at 6 °C. Weight loss, texture analysis, soluble solid content, color and sensory quality were evaluated. The shelf life of non-coated fresh-cut mango was only 2 days while that of fresh-cut mango coated with chitosan and carboxymethyl chitosan was 4 and 6 days, respectively. Effect of chitosan concentration on quality of fresh-cut mango was significantly different but of carboxmethyl chitosan concentration was not. In this study, Coating with carboxymethyl chitosan could extend shelf life of fresh-cut mango by delayed flesh browning which correlated to the sensory score.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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