Effectiveness of Ozonated Water for Preserving Quality and Extending Storability of Star Ruby Grapefruit
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to explore the impact of aqueous ozone technology on maintaining grapefruit flavor and freshness by minimizing the occurrence of postharvest deterioration. During the 2018 and 2019 seasons, Star Ruby grapefruit fruits were treated with 0.3 and 0.6 ppm aqueous ozone for 5 and 10 min after harvest at water temperatures of 5 °C and 15 °C, respectively. The fruits were stored for 40 days at 8 ± 1 °C with 85–90% relative humidity. The results revealed that all the ozonated water treatments reduced physiological weight loss, disease infection, and decay, as well as providing long-term protection to the fruits throughout storage. The best treatment for preserving the postharvest quality was 0.6 ppm ozonated water at 5 °C for 5 min, which successfully delayed ripening while concurrently preserving the TSS/acid ratios, total phenolics, and antioxidant activity. Overall, aqueous ozone treatment is a promising example of a treatment that is beginning to be utilized on a commercial scale. In accordance with the findings of this study, it can be deduced that aqueous ozone can be used to maintain fruit quality, reduce postharvest diseases, and extend storage life.
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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 ».