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
Abstract This chapter introduces cereal grains and their role in the industry, and in life. Their basic composition is reviewed together with their functionality (the capability of a commodity to produce consumer‐acceptable end‐products). By far the most important sphere of vibrational spectroscopy as it applies to cereals is near‐infrared spectroscopy (NIRS). The particular characteristics associated with composition and functionality of individual cereals and other grains for which analysis by NIRS is applicable are outlined. Application of NIRS to industrial aspects of cereals is summarized, including grading and pricing of grains, together with the degree of success achieved in application of NIRS to factors pertinent to the grading and the plant‐breeding selection process. Features of NIR spectroscopy that are peculiar to cereals and other grains are described. The application of NIRS to these materials is complicated by interactions among constituents, which strongly influence wavelength selection and instrument calibration. Spectra of select commodities are used to illustrate some of the anomalies that can occur in the application of NIRS to grains. These include apparent suppression of absorption bands in the natural or “raw” spectra of whole grains, although the bands are distinct when the grains are ground to a meal. Steps in the development of calibration models, and the approaches to their interpretation by statistical processes are explained.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,175 | 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