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Enregistrement W4401752409 · doi:10.2138/am-2024-9457

RamanCrystalHunter: A new program and database for processing, analysis, and identification of Raman spectra

2024· article· en· W4401752409 sur OpenAlexaff
Fabrizio Nestola, Q. Zhang, Maxwell C. Day, S. Lorenzon, Martha G. Pamato, Ivano Rocchetti, C. Bendazzoli, Davide Novella, C. Mazzoli, Raffaele Sassi, D. Graham Pearson, Evan M. Smith, Michael D. Scott, Anna Barbaro, Frank E. Brenker, Lisa Santello, Simone Molinari, Radek Škoda, Matteo Alvaro, Mattia Gilio, Mara Murri, Anatoly V. Kasatkin

Notice bibliographique

RevueAmerican Mineralogist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di PadovaEuropean Commission
Mots-clésRaman spectroscopySoftwareSmoothingComputer scienceGraphical user interfaceData processingIdentification (biology)Computational scienceSpectral lineProcess (computing)Analytical Chemistry (journal)DatabaseChemistryOperating systemPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RamanCrystalHunter (RCH) is a new software program designed to pre-process, analyze, and identify Raman spectra by comparison with spectra in the RamanCrystalHunter Database (RCHDB). The software is free and can be downloaded from the website https://www.fabrizionestola.com/rch. RCH is characterized by a simple graphical user interface, making it suitable for both specialist and non-specialist users, and it has been developed mainly for applications in Earth Sciences (processing the spectra of minerals) but can be used to process the Raman spectra of any synthetic or natural inorganic or organic material. RCH allows users to visualize, pre-process (e.g., using smoothing, noise reduction, and baseline correction operations), and analyze (e.g., using fitting or various calculation tools) Raman spectra. Moreover, it is equipped with the RCHDB, a new database of high-quality mineral spectra that can be downloaded for free, along with the RCH program. The RCHDB contains the Raman spectra of minerals (including single- and multi-phase inclusions within mineral hosts, for example, diamonds) and related synthetic compounds, allowing for rapid and accurate identification of unknown spectra. The RCH software includes highly customizable yet efficient and user-friendly methods for processing and analysis of Raman spectra and represents a valuable contribution to the field of Raman spectroscopy, whose applications have expanded greatly in recent years, especially in Earth Sciences. Two practical examples of novel ways in which this software can be used for geoscience applications are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,029

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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