Uso de la L-arginina y el ácido ascórbico para conservar mango “Tommy Atkins” mínimamente procesado
Bibliographic record
Abstract
El mango es un fruto muy apetecido a nivel comercial que presenta un periodo de vida útil corto, sino se almacena y conserva correctamente. El objetivo de este estudio consistió en evaluar el efecto de diferentes concentraciones de L-arginina (Arg) y Ácido Ascórbico (Asc) en la conservación a vacío del mango Tommy mínimamente procesado. El mango fue cortado en rodajas de 3 a 4 mm, retirando el epicarpio y la semilla. Posteriormente, se distribuyeron en partes iguales de 200 g y cada muestra se sumergió durante 2 minutos en soluciones de: (Arg-25 mM, Arg-50 mM y Arg-100 Mm) y (Asc-0,25 %, Asc-0,50 % y Asc-1 %), finalmente se secaron a 27 °C ± 2 por 5 minutos, empacándose al vacío y se evaluó su almacenaje en cámara climática a 10 °C y 70 % HR durante 0, 3, 7, 13 y 21 días. Los parámetros fisicoquímicos analizados fueron: la firmeza como textura de corte, color y sólidos solubles. Los tratamientos Asc-1 %; y Arg-25mM, lograron obtener una textura 3 veces mayor hasta los 21 días de almacenamiento, por encima del tratamiento control. Los tratamientos que mantuvieron el color característico del mango sin oscurecimiento fueron Asc-0,25 %, Asc-0,50 % y Asc-1 %, contrario a lo evidenciado para los tratamientos con L-Arginina donde el oscurecimiento y pérdida de textura aumentaron a medida que aumentó su concentración. Los sólidos solubles (°BRIX), tuvieron diferencia de 3 °BRIX entre la fruta que no tuvo inmersión (11 °BRIX) y la fruta que fue sumergida en soluciones conservantes (8 °BRIX), no tuvo diferencias significativas de solidos durante el almacenamiento. Los tratamientos Asc-1 % y Asc-0,50 %, lograron conservar el color característico del mango fresco evitando la pérdida de textura hasta los 21 días de almacenamiento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".