Quantitative analyses aspect of vibrational spectroscopy and its applications in agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The three main branches of vibrational spectroscopy, i.e., mid-infrared, near-infrared, and Raman spectroscopy, are widely accepted techniques for qualitative analyses in the agriculture and food sectors. Mid-infrared and Raman spectroscopy probe the same ‘fingerprinting’ area for most organic as well inorganic matter. Such advantages make them ideal classification tools, with little need for sample preparation in routine analysis. Utilization of these vibrational spectroscopy techniques for quantitative analysis is more complicated and requires data handling to render meaningful interpretation of the spectra. A brief introduction to the theoretical background of infrared absorption and Raman inelastic scattering processes is presented. This article presents a detailed discussion of the fundamental principles behind quantitative analysis using absorption and emission spectroscopy techniques. Different measurement modes and their relationship to the acquisition and transformation of spectral data are explained with practical applications related to the quantitative theory. This paper also talks about the rationale for pre-treating the data. A review of the available procedures to pre-process different kinds of spectra and to build calibration concludes the paper. Linear calibration methods, e.g., classic linear regression, principal component regression, partial least squares regression, support vector machines, and nonlinear methods such as artificial neural network, are briefly reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».