Effect of growing conditions and postharvest processing on arabica coffee bean physical quality features and defects
Notice bibliographique
Résumé
The individual and interaction effects of elevation, production system (PS), shade and postharvest processing (PHP) on the ratio of dry beans to red cherries and the green bean physical quality features and defects of arabica coffee in southwestern Ethiopia were evaluated. The results showed that, with increasing elevation, the proportions of the total defected beans and large beans decreased while that of medium beans increased. Moreover, the proportion of secondary defects, 1000 seed weight and bean volume were higher for lowland and midland coffees than for highland coffee, but bean density was higher for highland than for lowland and midland coffees. The proportion of the total defected beans was also higher for modern plantation coffee in lowland than for modern plantation and semi-plantation coffees in midland and highland, but the 1000 seed weight was lower for semi-plantation coffee in highland than for modern plantation coffee in lowland and midland. The ratio of primary and secondary defects respectively was higher for dry- and wet-processed coffee in lowland than for dry- and wet-processed coffees in midland and highland. But, the ratio of small beans was lower for wet-processed coffee in lowland than for dry-processed coffee across elevations. The ratio of dry beans to red cherries and the 100 beans volume were higher for wet-processed modern plantation and semi-plantation coffees in midland than for dry-processed coffees of both production systems across elevations. However, the ratio of large beans was higher (1) for wet-processed modern plantation coffee in lowland than for dry- and wet-processed coffees of both production systems across elevations, and (2) for coffee that was grown without shade and wet-processed in lowland than for other coffees. Bean density was higher for dry-processed modern plantation and semi-plantation coffee in midland and highland, respectively than for other coffees across elevations. Overall, these results underlined the primary effects of elevation and PS, and the complex interaction effects between PHP and PS or shade on the ratio of dry beans to red cherries and the physical features and defects of green arabica coffee beans.
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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 | 0,001 | 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 ».