Modelling of pH effects and CIE L*a*b*colour spaces of beech wood-inhabiting fungi by NIRS
Notice bibliographique
Résumé
A combination of statistical techniques of analyses were used to evaluate the potential of International Commission on Illumination (CIE) lightness (L*), redness (a*) and yellowness (b*) colour space system and near-infrared spectroscopy (NIRS) to assess surface changes in relation with progressive decay of beech (Fagus grandifolia Ehrh.) by wood-inhabiting lignicolous fungi Inonotus hispidus, Trametes versicolor and Xylaria polymorpha. pH effects based modelling predictions of beech earlywood and latewood tissues were also included. Multivariate analysis techniques included response surface optimization, sample-specific standard error of prediction (SEP) method and projection to latent structures partial least squares (PLS) regression. Strong statistical relationships were derived for pH predictions with R2 values ranged: from 0.77 to 0.84 for I. hispidus; from 0.77 to 0.84 for T. versicolor and from 0.83 to 0.91 for X. polymorpha. R2 values for CIE-based L*a*b* colour space measurements ranged: from 0.43 to 0.69 (L*), 0.66 to 0.76 (a*), 0.42 to 0.53 (b*) for I. hispidus; from 0.59 to 0.69 (L*), 0.69 to 0.79 (a*), 0.64 to 0.79 (b*) for T. versicolor; and from 0.51 to 0.75 (L*), 0.89 to 0.94 (a*), 0.85 to 0.89 (b*) for X. polymorpha. Multivariate technical analysis (response surface analysis, sample-specific SEP, PLS regression) of CIE L*a*b* system and NIRS results should be able to characterize pH effects and surface changes of wood spalted by lignicolous fungi as a quick and reliable non-destructive method relevant to wood-spalting concerns and the forest products industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».