Assessment of seed germinability of mechanically-damaged soybeans using near-infrared hyperspectral imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Mechanical damage of seeds during harvesting and postharvest handling affects their germinability, which directly impacts crop yield. The feasibility of near-infrared (NIR) hyperspectral imaging technique was studied to predict the germinability of soybeans in a rapid and non-destructive way. Soybean seeds were artificially damaged using an impact test device, and the effect of three levels of impact energy (0.12, 0.22 and 0.32 J) was studied on the germination rates of these seeds at four moisture contents (11, 13, 15 and 17%, wet basis). A multivariate statistical model (partial least squares discriminant analysis (PLSDA)) was built using the NIR spectra of the soybean samples to classify them based on their germinability. The prediction performance of the PLSDA model was defined based on its accuracy (0.94), sensitivity (0.89) and specificity (0.91). The model showed good performance in terms of accuracy and sensitivity for pre-defined classes of soybean samples, establishing that the non-destructive NIR hyperspectral imaging technique could be used to predict soybean seed germination.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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