Apple Cultivar and Temperature at Cutting Affect Quality of Fresh Slices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The response of four apple ( Malus × domestica ) cultivars (Gala, Granny Smith, Ambrosia, and Aurora Golden Gala™) to fresh-cut processing at core temperatures of 1, 5, 13, and 20 °C was investigated. Fruit were cut after a 24-h preconditioning at one of the four temperatures and a commercial antibrowning formulation was applied as a 7% (w/v) dip before packaging the slices and storing them for 3 weeks at 5 °C. Fruit firmness generally decreased with increasing core temperature, except for Aurora Golden Gala™, which maintained similar firmness at all temperatures. Firmness varied among cultivars, but all except Granny Smith apples held at 13 and 20 °C, were at or above a minimum processing firmness standard of 14 lbf. Cut-edge browning of slices, in response to processing temperature, varied among the cultivars. In the extreme, ‘Granny Smith’ was the most responsive, showing the largest variance in surface lightness across the temperature range. ‘Ambrosia’ was the least responsive to temperature, showing no significant difference in L-value despite the temperature at which it was processed. ‘Gala’ and Aurora Golden Gala™ were intermediate in response. The visual quality rating for ‘Granny Smith’ at 3 weeks was poor for slices from all processing temperatures. ‘Ambrosia’ slices maintained acceptable quality ratings over the full test temperature range. ‘Gala’ slices had lower quality ratings when processed at warmer temperatures, whereas Aurora Golden Gala™ showed increased quality ratings with warmer processing temperatures. It was concluded that ‘Gala’ were best processed at low core temperatures, ‘Ambrosia’ could be processed at all tested temperatures, and Aurora Golden Gala™ produced better quality slices when fruit were are room temperature (20 °C) before slicing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle