Effects of smoke, hexanal, and calcium chloride onpost-harvest quality of oranges [Citrus x sinensis (L.) Osbeck] cvs Msasa and Jaffa under different storage durations and conditions in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were conducted to assess the effects of hexanal, calcium chloride, and smoke on the post-harvest quality of oranges under ambient (room) temperature (28±2?C) and reduced temperature storage (18±2?C) conditions on two varieties of sweet orange (Citrus x sinensis (L.) Osbeck) cvs ‘Msasa’ and ‘Jaffa’. Fruit were dipped in enhanced freshness formulation (EFF) containing hexanal as the key ingredient at 0.01%, 0.02%, and 0.04% (volume/volume), or calcium chloride solution at 1%, 2%, and 4% (weight /volume) for five minutes each, or subjected to a smoking regime, simulating a popular traditional practice, by burning 0.5 kg, 1.0 kg, and 1.5 kg of dried banana leaves, or left untreated (control). Various parameters including physiological weight loss, fruit firmness, total soluble solids (TSS), titratable acidity (TA), and the TSS/TA ratio were assessed to determine effects on post-harvest quality of fruit. Results indicate that hexanal and calcium chloride treatments significantly (p < 0.001) reduced physiological weight loss, maintained fruit firmness and significantly higher TSS in both varieties compared to smoke treatment and untreated controls. Reduced temperature storage also significantly (p < 0.001) lowered physiological weight loss of hexanal- and calcium chloride-treated oranges. Based on the results of this study, post-harvest dip treatments with hexanal solution at 0.02% or calcium chloride solution at 2% coupled with reduced temperature storage at 18°C are recommended to maintain the quality of fresh oranges in Tanzania. On the contrary, the application of smoke is highly discouraged as it reduces the quality of oranges.
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 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 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 ».