Optimization of the process of drying of corn seeds with the use of microwaves
Notice bibliographique
Résumé
The heating and drying of various types of food using microwave improve the economy of time and energy. The physiological quality variation of the seeds submitted to microwave drying is known to some extent. In this context, some authors have reported excellent performance using this technique, on germination rates, after drying. The commercial use of microwave drying in seeds is irrelevant, which motivates more extensive research on the benefits and challenges of this technique that can increase its insertion in the post-harvest handling steps of agricultural products. Corn is a product of high worldwide relevance. Therefore, the use of microwaves in its drying process has excellent potential to arrive at significant savings in its production. Thus, this study is aimed to evaluate the effects on the physiological quality of the seeds submitted to different drying conditions, using the microwave radiation. To that end, corn seeds, with a water content of 20% on wet basis (w.b.), were dried at 40, 50, and 60 °C, at power ratings of 0, 0.6, and 1.2 W/g; in the vacuum condition. Drying occurred continuously, with intermittent power, until the seeds reached the 12% wet basis; in this condition, the seeds could be stored with secure. Germination tests performed shortly after drying showed that the temperature of 40 °C at a power of 0.6 W/g had a reduction in drying time of approximately 5 h when compared to conventional drying (40 °C and 0.0 W/g). The evaluation of the physiological quality of the seeds showed no significant difference in the germination, vigor, and longevity indices of the treated seeds.
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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 ».