Post-harvest and value chain management of large cardamom in hills and uplands
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Amomum subulatum Roxb. is cultivated largely in the eastern Himalayan region viz., Nepal, Bhutan and Indian states comprising of Sikkim, Uttaranchal and Darjeeling district of West Bengal. It is widely used in foods, beverages, perfumes and having enormous medicinal values. Some popular cultivars include Ramsey, Sawney, Golsey and Varlangey. Curing is the most crucial step in processing as capsule quality largely depends on curing conditions and methods. Optimum curing temperature is 45–55 °C and is usually done in traditional bhattis. Dried capsules are usually packed in polythene-lined jute bags for storage at 11% moisture content. The postharvest value chain consists of growers, collectors, traders, and exporters. The primary processing steps required by the present market are curing, tail cutting and grading. Curing is carried out by the farmers, and the remaining steps are done by wholesalers. India exports large cardomom to Australia, Canada, Pakistan, UK, etc. Singtam, Gangtok, Jorethang, Rongli, and Mangan etc., are the major local markets in Sikkim while Siliguri is the main trade junction from where it is distributed to Guwahati, Kolkata and Delhi. Well processed quality capsules have great demand in the market and help the growers by protecting and promoting their livelihood. This article reviews the agrotechniques of cultivation, postharvest processing, quality issues and trade patterns of large cardamom towards increasing its quality and value and thereby to protect and promote the livelihoods of several thousands of people in the value chain.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle