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Enregistrement W3091340532 · doi:10.1139/cjps-2020-0124

Dry matter content association with time of on-tree maturation, quality at harvest, and changes in quality after controlled atmosphere storage for ‘Royal Gala’ apples

2020· article· en· W3091340532 sur OpenAlexaffvenue
P.M.A. Toivonen, Brenda Lannard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitratable acidDry matterOrchardChemistryHorticultureControlled atmosphereRipeningAnimal scienceBotanyBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-tree maturation was monitored in a commercial ‘Royal Gala’ apple orchard in two separate years (2016 and 2017) and was found to advance more quickly in 2017 as compared with 2016. Dry matter was predicted using a handheld infrared spectrometer and dry matter content (relative to fresh weight) was 18.2% in 2016 and 14.7% in 2017. The lower average dry matter content in 2017 was hypothesized to be associated with accelerated maturation on the tree. Apples were harvested for storage testing, in both years, at a target maturity at which internal ethylene levels had reached approximately 1 μL·L −1 , starch clearing index was between 2 and 4 on the Cornell starch chart, and I AD value (measure of relative chlorophyll content in the peel) was approximately 0.5. Consequent, instrumentally measured flesh quality changes were monitored after ultra-low oxygen, controlled atmosphere (CA) storage (0.7 kPa O 2 + 1.0 kPa CO 2 ) at 0.5 °C for 3 and 6 mo. The firmness, soluble solids, and titratable acidity were much higher in the apples from the 2016 harvest. While these quality measures declined during 3 and 6 mo of storage, they were consistently higher in the apples from the 2016 season. These results show that when dry matter contents were higher for ‘Royal Gala’ apples from this orchard, harvest maturity was delayed and fruit were much firmer and had higher contents of soluble solids and somewhat higher titratable acidity at harvest and after ultra-low oxygen CA storage for up to 6 mo.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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