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Enregistrement W2055142458 · doi:10.1002/mrc.884

Gradient‐selected versus phase‐cycled HMBC and HSQC: pros and cons

2001· article· en· W2055142458 sur OpenAlexafffund
William F. Reynolds, Raúl G. Enríquez

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryPhase (matter)Heteronuclear single quantum coherence spectroscopySpectral linePulse sequenceAnalytical Chemistry (journal)Nuclear magnetic resonanceNoise (video)Signal-to-noise ratio (imaging)Sequence (biology)Computational physicsNuclear magnetic resonance spectroscopyPhysicsChromatographyOpticsStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relative sensitivity of phase‐cycled and gradient‐selected HMBC spectra is assessed. As expected, the gradient‐selected sequence is clearly superior to the phase‐cycled sequence for concentrated solutions where t1 ridges due to incomplete suppression of 1H magnetization bonded to 13C or heteroatoms are the main sources of noise in the phase‐cycled spectrum but are strongly suppressed in the gradient‐selected spectrum. However, the intensity of t1 ridges appears to be directly proportional to signal strength. Consequently, for dilute solutions, t1 ridges often provide only a minor contribution to total noise levels in phase‐cycled HMBC spectra. In this case, provided that one acquires and processes phase‐cycled HMBC spectra in the recommended mode (phase‐sensitive acquisition and mixed‐mode processing), a phase‐cycled HMBC spectrum can show about twice the signal‐to‐noise ratio of an absolute value gradient‐selected HMBC obtained in the same time. More extensive linear prediction is also possible with the phase‐cycled sequence. There are similar advantages to phase‐cycled HSQC spectra over gradient‐selected HSQC spectra. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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