Advances in Postharvest Disinfestation of Fruits and Vegetables Using Hot Water Treatment Technology-Updates from Africa
Notice bibliographique
Résumé
Hot Water Treatment (HWT) provides adequate phytosanitary assurance that treated fruits and vegetables exported abroad are free from devastating quarantine pests. Two systems for HWT are currently available for commercial use namely the batch/jacuzzi and the continuous flow system depending on user requirements. Several protocols have been developed the world over and a few in Africa, but adoption has been lagging because of various factors chief among them lack of large scale validations of experiments to guide application at the commercial level. Mango, Bell pepper, avocado, and French beans play an important role in the livelihoods of people in Africa. However, their export is constrained by pests such as the invasive Oriental fruit fly, the false codling moth, and thrips. To circumvent this issue, disinfestation HWT protocols have been developed which seek to provide quarantine assurance to lucrative export markets. Hot Water Treatment technology has several advantages over other conventional phytosanitary treatments. It provides a triple function of cleaning, disinfesting, and disinfecting and is friendly to users, consumers of the treated commodities, and the environment. We discuss HWT in the context of its future and applicability in Africa. It is the future of postharvest treatments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».