Evaluation of Post-harvest Losses and Shelf Life of Fresh Mango ( <i>Mangifera indica</i> L.) in Eastern Zone of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Post-harvest loss negatively impacts food security, nutrition and economic stability of farmers, exporters, traders and consumers. Experiments were conducted to assess the effects of post-harvest techniques on the shelf life of Apple and Palmer mango cultivars under different storage conditions. Post-harvest losses of these fruit along the supply chain were also evaluated. A two-factors factorial experiment with six replications was used for each cultivar. Post-harvest techniques included dipping of fruit in hexanal solution (0.02% v/v), calcium chloride solution (2% w/v), smoke treatments and untreated fruit. The fruit were then stored at two different storage conditions namely: ambient temperature (28 ± 2°C) and cold storage (18 ± 2°C). Shelf life data was analyzed by using R-software. Mean separation was done by using Tukey Honestly Significant Difference at (p ≤ 0.05). Results showed that the major sites of post-harvest losses were at harvest, transport, wholesale and retail stages of supply chain. Furthermore, post-harvest treatments of fruit with hexanal and calcium chloride significantly increased shelf life and reduced disease incidences compared to untreated control and smoke-treated fruit. Cold storage significantly increased shelf life of mango fruit compared to ambient storage. Therefore, hexanal, calcium chloride and cold storage are recommended to extend fruit shelf life, maintain fruit firmness and to reduce disease incidences in mango fruit.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».