Novel Nondestructive Technique to Determine Optimum Harvesting Stage of ‘Ataúlfo’ Mango Fruit
Notice bibliographique
Résumé
A portable spectrometer was validated to determine optimum harvesting stage of ‘Ataúlfo’ using dry matter and skin color as fruit indicators. To build the model, samples were collected as follows: a. Unripe; b. Green Mature 1; c. Green Mature 2; d. Green Mature 3; and e. Fully mature. Fruit were scanned with a near infrared spectrometer at three temperatures (15, 25, and 35 °C). Skin color (‘a’ value) was measured with a Minolta 400 colorimeter. DM was attained in a conventional oven by drying samples for 72 h at 60 °C. Model was built and validated three times. The best model linearity was obtained on skin color ‘a’ (R2 = 0.98), whereas for DM the R2 was only 0.70. For the first validation, the best predicted value was skin color ‘a’ with an R2 = 0.9144, followed by DM with an R2 = 0.7056. On the second validation, the adjusted predicted value for skin color ‘a’ had an R2 = 0.8798, while DM had an R2 = 0.4445. When comparing NIR versus Heat Units Accumulation, in Nayarit, ‘Ataúlfo’ skin color average difference between the spectrometer vs the colorimeter was only -0.04. For ‘Ataúlfo’ from Sinaloa, skin color average difference was only -0.06, but the correlation was higher (R2 = 0.90). In conclusion, measuring skin color with the NIR spectrometer has potential as a nondestructive technique to determine the optimum harvesting stage of ‘Ataúlfo’ mango.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».