Coating Guava Postharvest With the Use of Starch of Tamarind Seed and Pomegranate Seed Oil
Notice bibliographique
Résumé
The effect of coatings with different concentrations of tamarind seed starch associated with pomegranate seed oil in ‘Paluma’ guava was investigated in the present work. The fruits were harvested from an orchard in the morning, packed in containers previously lined with paper, and transported to a laboratory, where they were selected, washed, sanitized, and separated at random for the application of each treatment. The experiment design used was completely randomized, in the 6 × 6 factorial scheme, six coatings and six evaluation periods, with 3 replicates made up of 2 fruits. The treatments were: T1 (control or reference sample), without coating; T2 (0.24 mL of pomegranate seed oil/mL of coating); T3 (2% tamarind starch); T4 (1% tamarind starch); T5 (2% of tamarind starch); T6 (3% tamarind starch), T4, T5 and T6 were associated with 0.24 mL/mL of the pomegranate seed oil. The treatments were applied under immersion of the fruits in the solutions and then stored in a refrigerated chamber at 10±2 °C and 80±5% RH, and the evaluations were performed at intervals of 3 days to 12 days of storage. Due to the maintenance of the quality of the fruits, and without sufficient material, it was decided to extend storage time until the 21 days. Thus, the analyses were performed at 0, 3, 6, 9, 12 and 21 days with evaluations at 0, 3, 6, 9, 12, and 21 days. The T6 treatment (3% tamarind starch + 0.24 mL/mL pomegranate seed oil) was more efficient regarding luminosity (L*) of the fruits and delaying color development , expressed by the values of C*, also showing the higher retention in the loss of firmness, lower mass loss and lower soluble solids content, suggesting that this treatment possibly inhibited the degradation of polysaccharides, delaying the ripening process of the fruits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».