Quality Characteristics of Five Disease-ResistantApple Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
The integration of disease-resistant cultivars (DRCs) into commercial apple production offers a realistic approach for reducing pesticide use in fruit production. Appearance and flavor are key attributes determining whether consumers will accept new cultivars. Five DRCs, ‘NY74828-12’, ‘NY75414-1’, ‘NY65707-19’, ‘liberty’, and ‘McShay’, were tested at harvest over two seasons (1994,1995). In 1994, chemical and physical characteristics of five cultivars were significantly (P ≤ 0.05) different except glucose, total sugar content, and Hunter L and b values. Sensory scores were significantly different in firmness, sweetness and tartness. Cultivar ‘707’ was more preferred in appearance but no significant (P ≤ 0.05) difference was found in flavor and overall acceptance. In 1995, cultivar ‘414’ had lower titratable acidity, Hunter L, a, b values, hue angle and chroma. Cultivar ‘707’ had significantly higher peak force both peeled and unpeeled. Sensory scores were significantly different in firmness. Cultivar ‘414’ had higher preference scores in both flavor and overall acceptance while appearance was equally preferred for all five cultivars. Correlations indicated that apple flavor was highly correlated with percent soluble solids content in 1994 (r = 0.882), and total sugar content in 1995 (r = 0.904). Flavor was also highly correlated with overall acceptance in both 1994 (r = 0.895) and 1995 (r = 0.991).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».