Before reliable near infrared spectroscopic analysis - the critical sampling proviso. Part 1: Generalised theory of sampling
Notice bibliographique
Résumé
Non-representative sampling of materials, lots and processes intended for near infrared (NIR) analysis is often contributing hidden additions 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 ranging from 5 to 10 to even 25 times, depending on material heterogeneity and the specific sampling procedures employed to produce the minuscule aliquot, which is the only material analysed. This review (Parts 1 and 2), extensively referenced with easily available complementing literature, presents a brief of all sampling uncertainty elements in the “lot-to-aliquot” pathway, which must be identified and correctly managed (eliminated or maximally reduced) in order to achieve, and to be able to document, fully minimised MU total . The more irregular and pervasive the heterogeneity, the higher the number of increments needed to reach ‘fit-for-purpose representativity’. A particular focus is necessary regarding the sampling bias, which is fundamentally different from the well-known analytical bias. Whereas the latter can easily be subjected to bias correction, the sampling bias is non-correctable by any posteori means, notably not by chemometrics, nor statistics. Instead, all sampling operations must be designed to exclude the so-called Incorrect Sampling Errors (ISE), which are the hidden bias-generating agents. The key element in this endeavour is representative sampling and sub-sampling before analysis, as laid out by the Theory of Sampling (TOS), which is presented here in a novel compact fashion along with a complement of selected examples and demonstrations. TOS includes a safeguard facility, termed the Replication Experiment (RE), which enables estimation of the total sampling- plus-analysis uncertainty level (MU total ) associated with NIR analysis (the RE is, for practical and logistical reasons, found in Part 2). Neglecting the TSE effects from the before-analysis domain is lack of due diligence. TOS to the fore!
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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 | 0,036 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».