Evaluation of prediction of indigestible fiber fraction (iNDF) of whole-crop barley silage by using non-destructive spectroscopic techniques as a fast-screening method: comparison between FTIR vs. NIR
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to reveal the potential of using Fourier transform mid-infrared (FTIR) and near infrared (NIR) spectroscopy as tools for the determination of indigestible neutral (NDF) fraction (iNDF) of whole-crop barley silage. A total of 48 whole-crop barley silage samples collected from 48 different farms in Western Canada were analyzed for iNDF. Reference values were matched with NIR and FTIR spectra. Spectral data processing (pretreatments) included first derivative, standard normal variate, multiplicative scattering correction, second derivative, and orthogonal signal correction. Prediction equations were obtained from each model using an external validation set. The coefficient of determination for the external validation of iNDF was 0.62 for FTIR and 0.41 for NIR, while the corresponding ratio performance deviation was 1.69 and 1.38 for FTIR and NIR, respectively. Results from this research showed the high potential of applying infrared molecular spectroscopy for the examination of forage plant fiber digestibility. More studies are needed to improve the accuracy and performance of FTIR and NIR spectroscopies in predicting the iNDF of whole-crop barley silage samples.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».