Effect of fertilizers on yield, phytochemical, and antioxidant properties of <i>Cucurbita moschata</i> fruits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The nutritional and functional properties of squashes are influenced by various factors, such as the stage of plant development, soil composition, and type of fertilizer. This study evaluates the impact of various organic fertilizers on Cucurbita moschata D. properties. For this purpose, squashes were fertilized using Ash at 10 kg/25 m 2 , bovine compost at 62.5 kg/25 m 2 , and a 1:1 mixture of ash and bovine compost. Negative control (without fertilizers) and positive control (NPK 20‐10‐10 at 2 kg/25 m 2 ) were included. Post‐harvest, the yield, carotenoids, phenolic compounds, flavonoids, and antioxidant activities were assessed. Ash fertilizer resulted in the highest number of fruits per plant (2.20 ± 0.16). Regarding flavonoids, the bovine compost yielded the highest level (428.67 ± 2.62 mg/100 g of edible portion). The mixture of ash and bovine compost produced fruits with the highest content of total carotenoids, β‐carotene, lycopene, and total phenolic compounds (249.7 ± 3.68, 219.80 ± 3.41, 26.07 ± 0.41, and 575.00 ± 9.95 mg/100 g of edible portion, respectively). Moreover, carotenoids extracted from this mixture exhibited the highest inhibition of DPPH and ABTS free radicals (30.87 ± 0.65 and 47.32 ± 1.30%, respectively). This research suggests that the use of a mixture of ash and bovine compost could significantly enhance the yield of squashes and their phytochemical and antioxidant potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».