Model of dehydration and assessment of moisture content on onion using EIS
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
Onion is perishable and thereby subject to drying during unrefrigerated storage. Its moisture content is important to ensure optimum quality in storage. To track and analyze the dynamics of natural dehydration in onion and also to assess its moisture content, noninvasive and nondestructive methods are preferred. One of them is known as electrical impedance spectroscopy (or EIS in short). In the first phase of our experiment, we have used EIS, where we apply alternating current with multiple frequency to the object (onion in this case) and generate impedance spectrum which is used to characterize the object. We then develop an equivalent electrical circuit representing onion characteristics using a computer assisted optimization technique that allows us to monitor the response of onion undergoing natural drying for a duration of 3 weeks. The developed electrical model shows better congruence with the impedance data measured experimentally when compared to other conventional models for plant tissue with a mean absolute error of 0.42% and root mean squared error of 0.55%. In the second phase of our experiment, we attempted to find a correlation between the previous impedance data and the actual moisture content of the onions under test (measured by weighing) and developed a mathematical model. This model will provide an alternative tool for assessing the moisture content of onion nondestructively. Our model shows excellent correlation with the ground truth data with a deterministic coefficient of 0.9767, root mean square error of 0.02976 and sum of squared error of 0.01329. Therefore, our two models will offer plant scientists the ability to study the physiological status of onion both qualitatively and quantitatively.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle