Emerging Trends and Application of Edible Coating as a Sustainable Solution for Postharvest Management in Stone Fruits: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Stone fruits, also known as drupes, include apricots, peaches, plums, cherries, and nectarines that have high global demand due to their nutritional benefits and palatable characteristics. Being soft fruits, they are susceptible to various postharvest issues, reducing their shelf life, with postharvest loss reaching 15%-50%. Among various postharvest management techniques, edible coating is emerging as a popular method due to its positive effects on the quality, physiochemical, phytochemical, and organoleptic characteristics of these fruits. By creating a modified atmosphere, edible coatings can effectively reduce weight loss to less than 10%, meeting the international standard for marketing stone fruits. They also help delay firmness loss, as observed in peaches, where coated samples retained a firmness of 5.6 N compared to 1.8 N in control. Furthermore, edible coating can extend shelf life beyond 7 days at ambient temperature and up to 35 days in cold storage, as reported in literature. These coatings create a semipermeable barrier to gaseous exchange and moisture, helping preserve aroma compounds and delay ripening and respiration rates. Thus, this comprehensive review investigates the importance of edible coating in enhancing the quality attributes and the shelf life of stone fruits. This article also evaluates most current research done on edible coating applications in stone fruits and provides details on ideal coating conditions and requirements for these fruits. The study also discusses current developments in the application of bioactive compounds and nanotechnological techniques to enhance the functional properties and performance of edible coatings. Nevertheless, because this technology is still in its infancy, commercial technological adoption necessitates both widespread consumer acceptance and economic viability.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».