Before reliable near infrared spectroscopic analysis - the critical sampling proviso. Part 2: Particular requirements for near infrared spectroscopy
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
Non-representative sampling of materials, lots and processes intended for NIR analysis is often fraught with hidden contributions to the full Measurement Uncertainty MU total = TSE + TAE NIR . The Total Sampling Error (TSE) can dominate over the Total Analytical Error TAE NIR by factors of 5 to 10 to even 25 times, depending on the degree of material heterogeneity and the specific sampling procedures employed to produce the minuscule aliquot, which is the only material actually analysed. Part 1 presented a brief of all sampling uncertainty elements in the “lot-to-aliquot” pathway, which must be identified and correctly managed (eliminated or reduced maximally), especially the sampling bias, as a prerequisite to achieve fully representative sampling. The key for this is the Theory of Sampling (TOS), which is presented in two parts in a novel compact fashion. Part 2 introduces (i) application of TOS to process sampling, specifically addressing and illustrating how this manifests itself in the realm of PAT, Process Analytical Technology, and (ii) an empirical safeguard facility, termed the Replication Experiment (RE), with which to estimate the effective sampling-plus-analysis uncertainty level (MUtotal) associated with NIR analysis. The RE is a defence against compromising the analytical responsibilities. Ignorance, either caused by lack of awareness or training, or by wilful neglect, of the demand for TSE minimisation, is a breach of due diligence concerning analysis QC/QA. Part 2 ends with a special focus on: “What does all this TOS mean specifically for NIR analysis?”. The answer to this question will perhaps surprise many. There is nothing special that need worrying NIR analysts relative to professionals from all other analytical modalities; all that is needed is embedded in the general TOS framework. Still, this review concludes by answering a set of typical concerns from NIR practitioners.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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