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Enregistrement W3147622498 · doi:10.1139/cjps-2020-0304

Comparative study of hexanal dip and electrospun nanofiber mediated vapour treatments on enhancing the shelf life of pears

2021· article· en· W3147622498 sur OpenAlexaffvenue
Syndhiya Ranjan, Gopinadhan Paliyath, Loong‐Tak Lim, Jayasankar Subramanian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexanalShelf lifeChemistryFood scienceHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hexanal slows down the ripening process in fresh produce by inhibiting the activity of phospholipase D, thereby increasing shelf life. This study focused on comparing the single time exposure and continuous exposure of post-harvest Anjou and Bartlett pears to hexanal by dipping or fumigating them to enhance their shelf life. Continuous exposure of hexanal was achieved by developing a hexanal encapsulated fiber (HEF), which releases hexanal vapor due to the increased humidity (96 ± 2% RH) in the container headspace as a result of respiration. The fruits were stored in cold storage (0 ± 2 °C) as well as at normal room temperature (20 ± 2 °C) and their storage capacity was compared between the treatments. Fruit parameters such as physiological loss of weight (PLW), firmness, and total soluble solids (TSS) showed only minor differences between hexanal treated and untreated fruits. Between the two varieties, Anjou exhibited slightly higher values than Bartlett. However, when the fruits are visually evaluated, the main aspect of consumer preference, HEF-treated fruits had a better appeal in both varieties and in both conditions. Bartlett responded better than Anjou even in cold storage conditions, suggesting that there are varietal differences in their response to hexanal. Both hexanal treatments helped color retention and reduced fungal infection under the storage conditions tested.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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