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Enregistrement W2348385413

Prediction of lignin content of plantation poplar using near infrared spectroscopy method

2013· article· en· W2348385413 sur OpenAlexaff
Liu Zhen-b

Notice bibliographique

RevueNanjing Linye Daxue xuebao · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueRemote Sensing and Land Use
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationStandard errorNear-infrared spectroscopyLigninPrincipal component analysisAnalytical Chemistry (journal)Second derivativeMean squared errorDerivative (finance)ChemistryMaterials scienceMathematicsStatisticsEnvironmental chemistryPhysicsOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lignin contents of plantation poplar were estimated using the method of the near infrared. The lignin contents of 42 samples of poplar were determined by national standard of China,and then the near infrared( NIR) of all samples were collected by LabSpec Pro FR/A114260 in this paper. The calibration and validation model were built using PLS1,PLS2 and PCR with different pretreatment methods of no-pretreatment. Baseline,the first derivative and the second derivative in different spectral region of 350-2 500 nm,1 300-2 050 nm and 2 050-2 500 nm. The result shows that the model is the best using PLS2 with no-pretreated of spectral data and 10 principal components in 1 300-2 050nm. The coefficients of correlation( r),the root mean square error and the standard error of calibration model are0. 968 5,0. 006 4 and 0. 006 6,respectively,and 0. 655 3,0. 020 2 and 0. 020 5 for validation model. The correlation( r) is 0. 766 5 between the prediction and lab measuring values of the samples without involved in modeling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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