Determination of iodine value with a fourier transform‐near infrared based global calibration using disposable vials: An international collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method for the determination of iodine value (IV) by Fourier transform‐near infrared (FT‐NIR) spectroscopy was developed and evaluated in an international collaborative study. The FT‐NIR analyzer employed in this work uses disposable vials for sample handling and incorporates validation protocols designed to ensure that the calibration will give accurate results from analyzer to analyzer and stability over time without any further calibration development work. The global IV calibration was developed from over 1,200 animal, marine, and vegetable oils and fats, which were obtained on a number of different instruments worldwide. The Standard Error of Cross Validation measured from a range of 0–190 IV varied from ±0.2–1.4 IV (1 sigma). The repeatability for all models was on the order of 0.1 IV, which states that most of the error was inherited from the primary methods. Finally, an international interlaboratory study was carried out with 16 samples obtained from the AOCS Smalley Laboratory Proficiency Program and an oil processor. The average reproducibility error in any one lab was better than 0.15, and the average reproducibility between labs was better than 0.33. An uncertainty of 0.45 was calculated from the average FT‐NIR values obtained from the collaborative study vs. the AOCS Certified Wijs method (Cd 1d‐92).
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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 | 0,025 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».