Robust Near Infrared Spectroscopy for Rapid and Simultaneous Determination of Fermented Cocoa Pod Husk Feed Quality Attributes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we attempted to develop a robust and accurate near infrared spectroscopic model for nutrient content analysis in fermented Cocoa Pod Husk (CPH), a viable but underexploited byproduct in cocoa production with great potential for use in animal feed.Recognizing the necessity for sustainable feed options, precise nutrient profiling of CPH is critical for balanced diets and effective feed formulation.To achieve this, specific spectral pre-processing techniques, namely multiplicative scatter correction (MSC), Savitzky-Golay smoothing (SGs), and the first derivative (1st D) were purposefully chosen for their individual and combined abilities to correct for scattering effects, smooth out noise, and enhance spectral resolution, respectively.These methods significantly contribute to the model's superior performance by improving the quality of the spectral data input.Furthermore, Partial Least Squares Regression (PLSR) was selected over other multivariate algorithms due to its robustness in handling collinear and noisy data, making it well-suited for complex biological matrices such as fermented CPH.Employing the Unscrambler X 10.4 software, the PLSR model was rigorously assessed using a range of statistical tools to ensure validity, with notable precision in predicting key nutritional components.The findings not only confirm the model's excellence but also hold promising implications for the agriculture industry, particularly in the development of cost-effective, nutrient-rich animal feed solutions.By capitalizing on the compositional richness of CPH and refining NIRS modeling for its analysis, this study contributes to the enhanced utilization of agricultural byproducts and the sustainability of animal nutrition practices.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».