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Enregistrement W2972789437 · doi:10.5539/jas.v11n16p180

Postharvest Quality of Beetroots Grown Under Different Irrigation Depths and Ascorbic Acid Doses

2019· article· en· W2972789437 sur OpenAlexvenueno aff
Anderson Carlos de Melo Gonçalves, Toshik Iarley da Silva, José Sebastião de Melo Filho, Joana Gomes de Moura, Leonardo Vieira de Sousa, Mário Leno Martins Véras, Walter Esfrain Pereira, Álvaro Carlos Gonçalves Neto, Thiago Jardelino Dias, José de Anchieta Alves de Albuquerque

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAscorbic acidPostharvestTitratable acidDry matterIrrigationMoistureChemistryOrganic matterHorticultureAgronomyFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beetroot (Beta vulgaris L.) is a culture of great demand in Brazil due to its high nutritional value. However, water availability is a determining factor on its production. An alternative to reduce the damage caused by water stress is to apply organic solutes, such as ascorbic acid. The purpose hereof was to evaluate the postharvest quality of beetroots grown under different irrigation depths and ascorbic acid doses. The experiment was carried out in the Human, Social, and Agricultural Center’s Postharvest Physiology and Technology Laboratory of the Federal University of Paraíba, Bananeiras, Paraíba, Brazil, in a completely randomized design with five doses of ascorbic acid (0.00, 0.29, 1.00, 1.71, and 2.00 mM) and five irrigation depths (40.0%, 51.6%, 80.0%, 108.4%, and 120.0% of the evapotranspiration), combined according to each Box Central Compound experimental matrix, totaling nine treatments with five repetitions. The variables total soluble solids, electrical conductivity, hydrogenation potential, titratable acidity, total soluble solids and titratable acidity ratio, moisture, dry matter, and mineral matter were evaluated. The data were submitted for analysis of variance and polynomial regression. There was a significant interaction between the irrigation depths and the ascorbic acid doses in every variable, except for electrical conductivity and mineral matter. The postharvest characteristics of beetroots improved with applications of ascorbic acid doses in the thinner irrigation depths. The greatest dose of ascorbic acid (2 mM) in the thinner irrigation depth (40%) increases the postharvest quality of beet tuberous roots.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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