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Enregistrement W2333407321 · doi:10.1021/ie102316b

Scale-up of a Pharmaceutical Roller Compaction Process Using a Joint-Y Partial Least Squares Model

2011· article· en· W2333407321 sur OpenAlexaff
Zheng Liu, Mark‐John Bruwer, John F. MacGregor, Samarth S.S. Rathore, David E. Reed, Marc Champagne

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensProSensus (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRibbonPartial least squares regressionScale (ratio)CompactionProcess (computing)Computer scienceProduct (mathematics)MathematicsEngineeringStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garcia-Munoz et al. [Garcia-Munoz, S.; Kourti, T.; MacGregor, J. F. Chemom. Intell. Lab. Syst. 2005, 79, 101–114] proposed a new latent variable regression methodology, joint-Y partial least squares (JYPLS), for product transfer between plants. In this paper, this method is used for product scale-up from a type of laboratory-scale roller compactor, a Fitzpatrick IR220, to a type of full-scale roller compactor, a Fitzpatrick IR520, in the pharmaceutical industry. A JYPLS model is first built with the data set collected from historical experiments on these two types of compactors. The JYPLS model relates API mass fraction, excipient mass factions, and roller compaction process measurements to ribbon properties. A constrained optimization is then formulated to invert the JYPLS model to find the key process settings of the Fitzpatrick IR520 to make the same quality of ribbon using the same raw materials formulation as the ribbon that had been produced on the Fitzpatrick IR220.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,396
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,002 · 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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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