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Enregistrement W3126888107 · doi:10.3389/fpls.2021.611893

A Review of Strawberry Photobiology and Fruit Flavonoids in Controlled Environments

2021· review· en· W3126888107 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPhotobiologyGreenhouseBiologyLight intensitySecondary metabolismArtificial lightHorticultureBotanyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid technology development in controlled environment (CE) plant production has been applied to a large variety of plants. In recent years, strawberries have become a popular fruit for CE production because of their high economic and nutritional values. With the widespread use of light-emitting diode (LED) technology in the produce industry, growers can manipulate strawberry growth and development by providing specific light spectra. Manipulating light intensity and spectral composition can modify strawberry secondary metabolism and highly impact fruit quality and antioxidant properties. While the impact of visible light on secondary metabolite profiles for other greenhouse crops is well documented, more insight into the impact of different light spectra, from UV radiation to the visible light spectrum, on strawberry plants is required. This will allow growers to maximize yield and rapidly adapt to consumer preferences. In this review, a compilation of studies investigating the effect of light properties on strawberry fruit flavonoids is provided, and a comparative analysis of how light spectra influences strawberry's photobiology and secondary metabolism is presented. The effects of pre-harvest and post-harvest light treatments with UV radiation and visible light are considered. Future studies and implications for LED lighting configurations in strawberry fruit production for researchers and growers are discussed.

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 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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