An Approach for Predicting Mainstream Cigarette Smoke Harmful and Potentially Harmful Constituent (HPHC) Yields
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
To ensure quality, consistency, and supply of cigarette products, a manufacturer may change materials, which can affect its product portfolio. Rather than testing each product individually to determine the effect of a change, designed experiments can be conducted using a subset of products, and statistical modeling can be performed to determine the harmful and potentially harmful constituent (HPHC) yields for the remaining products. To demonstrate this, we selected 30 representative cigarette products covering a wide range of tobacco blends, ingredients, and design parameters from a manufacturer's portfolio. Sets of cigarette products used papers produced with one type of manufacturing technology (control products) and two additional cigarette papers (changed products). The physical characteristics of the changed products' papers were similar to the control products but were manufactured using alternative methods, which could lead to differences in their chemical composition. The experiment was controlled to minimize variations among products, manufacturing, and testing. Linear regression was used to model the relationship between HPHC yields of the tested products. Twelve randomly selected products were used for validation by comparing predicted to measured yields. Model predictions were robust; differences between measured and predicted values were within standard repeatability limits, demonstrating the feasibility of this approach.https://doi.org/10.21423/jrs-v07hannel
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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 | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 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