On the selection of samples for multivariate regression analysis: application to near-infrared (NIR) calibration models for the prediction of pulp yield in <i>Eucalyptus nitens</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The effects of using reduced calibration sets on the development of near-infrared (NIR) calibration models for the prediction of kraft pulp yield in Eucalyptus nitens (Dean & Maiden) Maiden trees were explored. Three selection techniques based on NIR spectral data (CADEX (computer-aided design of experiments), DUPLEX, and SELECT algorithms) and one selection method based on a measured property (RANKING algorithm) were used for analysis and compared against a model using all data. The effect of using calibration sets of different sizes was also evaluated. All sample-selection methods resulted in models of similar performance compared with the model fitted using all samples. For calibration purposes, RANKING selection resulted in models with the lowest errors of cross-validation, followed by the DUPLEX, CADEX, and SELECT methods. In terms of validation, the SELECT and CADEX methods resulted in lower errors of prediction compared with the DUPLEX and RANKING algorithms. In general, cross-validation and prediction errors decreased as the number of calibration samples increased. These results show that it is possible to obtain adequate NIR calibration models with a reduced number of samples allowing the remaining samples to be used for model validation and that sample selection based on NIR spectral data alone is as successful as selection based on a measured property.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle