An Overview of Low-Cost Approaches for the Postharvest Storage of Fruits and Vegetables for Smallholders, Retailers, and Consumers
Notice bibliographique
Résumé
Food loss and waste occur throughout the food supply chain and represent food security and environmental, economic, and societal problems. Fresh fruit and vegetables contribute to over 40% of global food loss and waste. A significant portion of fruit and vegetables loss takes place on the farm during postharvest handling in developing countries, which is linked to smallholders’ financial and geographic constraints in purchasing modern postharvest handling technologies. While in developed countries, waste is the main problem identified at the retail and consumption levels because of inadequate logistics management, storage, and consumer behavior. The loss and waste deprive the population of a significant quantity of healthy food. To address this challenge, cost-effective, easy-to-use, and affordable approaches could be supplied to stakeholders. These strategies encompass the utilization of shading, low-cost packaging, porous evaporative cooling, zero-energy cooling chambers, and pot-in-pot coolers, for reductions in loss in developing countries. Meanwhile, in developed countries, biosensors, 1-methylcyclopropene, and imaging processing are employed to assess the quality of fresh fruit and vegetables at both retail and consumer levels. By exploring these methods, the review aims to provide smallholders, retailers, and consumers with efficient methods for improving produce operating techniques, resulting in reduced losses and waste and higher income.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».