Carbohydrates in alfalfa-timothy mixtures predicted with near infrared reflectance spectroscopy equations developed for single species
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to evaluate the feasibility of using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) equations previously developed with a calibration set that included samples of both timothy and alfalfa to predict carbohydrate fractions in mixed samples of both species. Timothy and alfalfa mixed samples were prepared with the alfalfa proportion ranging from 0 to 100%, with increments of 4%. With previously developed NIRS equations based on samples of single species of timothy and alfalfa, concentrations of total ethanol soluble carbohydrates (TESC), starch, and neutral detergent soluble carbohydrates (NDSC) of the mixed samples were predicted successfully, but concentrations of organic acids (OA) and neutral detergent soluble fiber (NDSF) were unsuccessfully predicted. Adding 13 mixed samples to the initial calibration set of around 110 samples of pure timothy and alfalfa samples improved the accuracy of already successful predictions for TESC, starch, and NDSC, and resulted in a successful prediction for NDSF in timothy and alfalfa mixtures.Key words: Near infrared reflectance spectroscopy, sugars, Phleum pratense, Medicago sativa
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».