An Approach for Predicting Mainstream Cigarette Smoke Harmful and Potentially Harmful Constituent (HPHC) Yields
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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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».