NIR spectral information used to predict water content of pine seeds from multivariate calibration
Notice bibliographique
Résumé
It is possible to predict the water content (6%32%) of pine seeds single seeds at 30 degree-days and bulk samples at 45 degree-days using multivariate calibration models based on the near infrared (NIR) spectra (11002200 nm) of the seeds. One would expect the water peaks in the NIR spectra to contribute uniquely to the models, but this is not entirely the case. Different ways of studying models and spectra reveal that the contribution of the spectral information to the calibration models is complicated and nonlinear. Model parameters also show contributions from the biological processes in the seeds. Regression models between water content and NIR spectra using biorthogonal partial least squares (BPLS) showed that water content was associated with overtones of HOH, mainly around the peak of water at 19301940 nm, as expected. However, overtones of CH, C=O, and NH also influenced the BPLS models. This was caused by evolving biological phenomena, such as respiration and protein metabolism in imbibed seeds, and hence gave more complex regression models of seedwater interaction. There was also a difference in NH absorption that indicated enhanced protein metabolism at prolonged degree-days.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».