Comparison of deterioration of rye samples stored at different storage regimes
Notice bibliographique
Résumé
8 l5 15 15 17 T7 t9 JJ 42........ 33 vi the major disadvantage in this method is the length of time that is taken.If the harvested grain has very high moisture which can spoil the grain in a few days and if the weather is damp, then heated air drying should be carried out to bring the moisture down to safer levels quickly.In both cases, dried grain has to be cooled to reduce moisture migration and to prevent insect infestation, In Canada, around 80% of the harvested grains are stored on-farm (Muir 2001).This storage time varies from a few weeks to a few years depending upon the use and demand.During such storage periods, maintaining the quality and quantity of the grain is a major concern.Hence safe storage guidelines have to be developed.During storage there are many factors that can affect the quality of grain, such as the temperature at which the grain is stored, moisture content of the gtain, seed maturity and condition, storage time, inter granular gas composition, insects, microorganisms, mites, rodents, birds, dockage, granary structure and geographical location (Jayas 1995).Of all these factors, storage temperature and moisture content of the stored grain are the two main physical factors that have to be monitored continuously.This is because growth and multiplication of all the living organisms in stored grain depend on these two factors (Jayas 1995).When these two factors exceed safe levels, visible and invisible mold starts to grow and a deterioration of grain quality results (Bottomley el al. 1952).Durig storage the quality of grain can be continuously monitored by following a few important parameters such as seed germination, fungal growth, free fatty acid values (FAV) of the grain, gluten quality and nutritive changes (Muir 2001).By closely observing the aforementioned parameters, the deteriolation index of the grain can be determined.
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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) | 0,001 | 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 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 ».