Influence of Nano-Silica/Chitosan Film Coating on the Quality of ‘Tommy Atkins’ Mango
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we assessed the coating of ‘Tommy Atkins’ mangoes with films containing chitosan and nano-silicon dioxide in terms of the effects on fruit parameters as an indicator of quality. After coating, the fruits were first stored at 13 ± 1 °C and 90–95% RH for 30 days, and then at 20 ± 2 °C and 70–75% RH for 5 days, which corresponds to the marketing period. The results showed that coating treatments significantly decreased the fruits’ weight loss and decay percentage compared to the uncoated control samples over the storage period. Additionally, all coated treatments delayed skin degreening, reduced endogenous ethylene production, suppressed respiration rate, and maintained the firmness, compared to untreated control fruit. Titratable acidity and vitamin C significantly decreased in all samples during storage, but this decrease was less pronounced in the coated fruits. Furthermore, coating can delay the increments in total soluble solids and total sugars while maintaining total phenolics, and high antioxidant content of fruits, thereby extending the effective length of the marketing period of treated fruits compared to the control. It was shown that the coating combination of 2% chitosan plus 1% nano-silicon dioxide was the most successful in maintaining the mango’s quality under cold storage and during marketing.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».