Addressing temperature variations of miniaturized NIR spectrometers: Advancing quantitative models for pharmaceutical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Miniaturized near-infrared (NIR) spectrometers have gained wide popularity in various pharmaceutical applications, particularly for inline processes. However, their quantification capabilities still lag behind those of mature benchtop spectrometers, with miniaturized NIR spectrometers often lacking the accuracy required for pharmaceutical analysis without calibration transfer to a robust benchtop device. Therefore, a comprehensive investigation of their inherent error sources is imperative to enhance their analytical performance. Factors such as compact size, lack of thermal management systems, and operational conditions render miniaturized devices more susceptible to temperature fluctuations. These fluctuations lead to measurement errors, especially when the duration of inline processes limits the frequency of updating background scans. While previous research investigated the impact of sample and ambient temperature variations, we investigated the impact of temperature variations of miniaturized NIR spectrometers itself during sample and background acquisitions. These variations led to emergence of distinct spectral subsets, posing a risk to accuracy when combined in one model and making prediction of one subset by another challenging. We explored calibration transfer (CT) methods to enhance model robustness and maintain prediction accuracy across temperature subsets, with Ridge and LASSO regressions showing superior results. By addressing this error source, it is possible to enhance the accuracy and robustness of miniaturized NIR spectrometers, particularly in prolonged inline measurements.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».