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Enregistrement W3080181289 · doi:10.3390/jcs4030123

The Effect of Sodium Alginate-Calcium Chloride Coating on the Quality Parameters and Shelf Life of Strawberry Cut Fruits

2020· article· en· W3080181289 sur OpenAlexafffund
Ghaidaa Alharaty, Hosahalli S. Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésShelf lifeFlavorRespiration rateChemistrySodiumHorticultureFood scienceMoistureRipeningCalciumCoatingTranspirationMoldRespirationBotanyBiologyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strawberry fruits have a short shelf life after harvesting due the physiological factors that enhances ripening such as respiration and transpiration. Sensory properties including color, texture, odor, and flavor are the main factors that makes fresh produce appealing to consumers, and they change very rapidly upon harvest. For this reason, quality preservation is essential during post-harvest handling and storage of strawberry fruits. Quality deterioration rates are higher in strawberry fruit cuts due to the mechanical damage and the loss of their natural protective barriers, resulting in an increase in moisture loss, respiration rates, and the deterioration of their sensory properties. The effect of a sodium alginate-calcium chloride edible coating on quality preservation and shelf life extension of strawberry cut fruits stored at 4 °C was studied. Control samples had mold growth initiated after one week of storage at 4 °C, while the coated fruit samples had a mold free shelf life extension for up to 15 days. The sodium alginate-calcium chloride edible coating was effective in reducing respiration and transpiration rates and delayed the increase of the pH and soluble solid content. Furthermore, the coating delayed surface mold growth for up to 15 days and preserved the sensory properties of the cut fruits such as color and texture.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations89
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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