The Effect of Field Heat Reduction Methods on Fresh and Processing Qualities of Red and Russet Potato Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
The effect of three field heat reduction methods, including temperature lowering stepwise (TLS), temperature lowering gradually (TLG), and temperature lowering immediately (TLI), after harvesting on the quality of Russet Norkotah 3 and red skin numbered line CO 07102-1R potatoes were investigated. The tubers were analyzed at harvest (0 time), when they reached 3 °C, and after 6 months of storage at 3 °C for physiological weight loss, firmness, wound healing, total phenolics content, reducing sugars, and color of french fries. The results indicated that weight and firmness losses were lower under the TLS reduction method after 6 months of storage than TLG and TLI methods. The weight loss in TLS is 12%, TLG 14% and TLI 17% in CO 07102-1R whereas Russet Norkotah TLS is 4%, TLG 6%, and TLI 8% respectively. Wound healing was more effective using the TLS reduction method, especially in Russet Norkotah 3. French fry color was lighter at harvest (USDA grade 0), while there were no differences in the color of French fries prepared from tubers stored under the TLS and TLG methods (both had USDA grade 2). French fries were darker for tubers from the TLI method (USDA grade 4). The total phenolic content and reducing sugars were significantly increased in the TLI field heat reduction method. Keywords: Potato, Storage management, Wound healing, Weight loss, French fry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».