인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
Yemeni smallholder coffee farmers face several challenges, including the ongoing civil conflict, limited rainfall levels for irrigation, and a lack of post-harvest processing infrastructure. Decades of political instability have affected the quality, accessibility, and reputation of Yemeni coffee beans. Despite these challenges, Yemeni coffee is highly valued for its unique flavor profile and is considered one of the most valuable coffees in the world. Due to its exclusive nature and perceived value, it is also a prime target for food fraud and adulteration. This is the first study to identify the potential of Near Infrared Spectroscopy and chemometrics-more specifically, the discriminant analysis (PCA-LDA)-as a promising, fast, and cost-effective tool for the traceability of Yemeni coffee and sustainability of the Yemeni coffee sector. The NIR spectral signatures of whole green coffee beans from Yemeni regions (n = 124; Al Mahwit, Dhamar, Ibb, Sa'dah, and Sana'a) and other origins (n = 97) were discriminated with accuracy, sensitivity, and specificity ≥ 98% using PCA-LDA models. These results show that the chemical composition of green coffee and other factors captured on the spectral signatures can influence the discrimination of the geographical origin, a crucial component of coffee valuation in the international markets.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
