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Enregistrement W2903368942

TRATAMIENTOS POSCOSECHA CON MICROONDAS DE JITOMATE PARA EL CONTROL DE MICROORGANISMOS

2018· article· es· W2903368942 sur OpenAlexaboutno aff
Fatima Guadalupe Hernández González, María Elena Sosa Morales

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El jitomate es una hortaliza ampliamente cultivada y consumida en Mexico y es exportada principalmente a Estados Unidos, Canada y Japon. El jitomate es atacado por algunos microorganismos, entre ellos, el moho Botrytis cinerea causando perdidas de hasta 30% de la cosecha. Se han buscado alternativas que disminuyan la perdida por el moho que y conserven sus propiedades fisicoquimicas de los mismos sin hacer uso de pesticidas. El objetivo del presente estudio es proponer un tratamiento con microondas alcanzando una temperatura objetivo para la muerte del moho, sin danar las propiedades fisicoquimicas del alimento. Se usaron lotes de 350±10g de jitomates Saladette inmaduros sumergidos en 330 g de agua, se calentaron con microondas a 206 o 502 W de potencia en el horno hasta alcanzar una temperatura interna de 48°C por 1.24 min (temperatura y tiempo de muerte de B. cinerea) y se enfriaron con agua fria a 10°C. Se dejo un lote sin tratar como testigo. Los jitomates se almacenaron a temperatura ambiente durante 13 dias, analizando muestras los dias 1, 5, 9 y 13. El tratamiento a 502 W logro mantener las propiedades fisicoquimicas del jitomate por mayor tiempo en comparacion al tratamiento a 206 W y el control, por lo que el tratamiento a 502 W previene el deterioro del jitomate causado por Botrytis cinerea durante 13 dias a temperatura ambiente.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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