Post-harvest dip of enhanced freshness formulation to extend the shelf life of banana(Musa acuminata cv. Grand Naine) in India
Notice bibliographique
Résumé
A laboratory study was undertaken to determine the effects of a nano-emulsion carrying hexanal, an enhanced freshness formulation (EFF), as a post-harvest dip technology to minimize the post-harvest losses and to extend the shelf life of bananas. The banana fruits were harvested at three maturities (95%, 85%, and 75%), dipped or not dipped in the EFF, and studied under both ambient and reduced temperature storage conditions. During the experiments, the fruit’s physical, physiological, and biochemical parameters were periodically evaluated. The treated fruit had lower physiological loss of weight and higher firmness throughout the study period, regardless of maturity level at the start. Treated fruit had higher total soluble solids and total sugars, and less acidity indicating improved fruit quality during storage, in addition to an extended shelf life. High resolution imaging using scanning electron microscopy showed that EFF-treated fruit exhibited well maintained structural lenticels on the fruit skin and deposition of starch granules in the fruit pulp, regardless of maturity level at the start. Overall, the results clearly indicated that the EFF-treated banana fruit were delayed in the ripening process and had an extended shelf life of up to six days in ambient conditions and nine days in cold storage conditions. Post-harvest dipping using hexanal formulation is a potential technology that could be adopted in pack houses for domestic and export markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».