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Enregistrement W4225472178 · doi:10.5539/jas.v14n5p15

Hermetic Bags Effectively Preserve Dried Ziziphus mauritiana Lam. Fruits in Niger

2022· article· en· W4225472178 sur OpenAlexvenueno aff
Issoufou Amadou, Ibrahim Baoua, Laouali Amadou, Dieudonné Baributsa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueZiziphus Jujuba Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPurdue UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésZiziphusPostharvestOrganolepticHorticultureInfestationCropSugarPopulationBiologyFood scienceAgronomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ziziphus mauritiana Lam. (jujube) is a valuable commercial fruit crop that is delicious and an effective herbal remedy. In the Sahel region of Africa, the jujube fruits are harvested from the wild and eaten dry. Postharvest management poses challenges due to insects, which leads to the degradation of the quality of the fruits. We assessed the performance of the Purdue Improved Crop Storage (PICS) bags for preserving dried jujube fruits from three regions of Niger. After four months of storage, we measured infestation levels, sugar content, and organoleptic parameters. Insect (Aubeus himalayanus Voss) population (though low at the beginning) and the number of fruits with holes increased in polypropylene (PP, control) bags by 100 to 212.50% and 7.58 to 12.96%, respectively. The fruit weight loss in PP treatments ranged from 4.64 to 9.94%. In PICS bags, however, pest infestations and damages were comparable to those observed at the initial stage. No significant differences were observed in sugar content of dried jujube fruits kept in PICS and PP bags after four months of storage. No changes were seen in the quality and organoleptic properties of jujube fruits stored in PICS bags; however, they appeared to decrease in PP bags. PICS bags can be effectively used to preserve the quality of dried jujube fruits in the Sahel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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