Analysis and improvement of asymmetric absorbance peak models for IR spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Access to spectral interpretation software has barriers, including prohibitive cost, poor software support, and little diversity in spectral reference libraries used to identify compounds. OpenSpecy is a free, open-source software tool created expressly to address these obstacles. Despite its success, the limitations and errors of OpenSpecy have not been well-studied. This study created the korepanovupdate R language package, to investigate the mathematical foundations of OpenSpecy, especially regarding the asymmetric lineshape models of Stancik and Brauns used to estimate individual peaks. The need for area normalization functions for Stancik and Brauns’ model was recognized and derived through trial and error in this study. This thesis extends the analysis of Korepanov and Sedlovets’ model and examines the asymmetric lineshape models of both sets of authors. This study lowers the error range for area normalization of Korepanov and Sedlovets asymmetric Gaussian-based lineshape from (-0.230%, 0%] to (- 1.47×10-11%, 3.87×10-11%). Similarly, the Lorentzian-based lineshape’s error range was lowered from (-0.0468%, 0.0164%) to (-5.08×10-12%, 4.80×10-12%). This study also provides the first area normalization of Stancik and Brauns’ asymmetric lineshape model, drastically reducing this model’s Gaussian area estimation error range from (-2.43%, 45.67%) to (-0.372%, 0.398%), and its Lorentzian area estimation error range from [0.00%, 57.84%) to (-0.806%, 0.506%). The results of this study also provide the first estimation methods for peak width (g) and asymmetry (a) parameters in Korepanov and Sedlovets’ asymmetric lineshape model. These estimates enable nonlinear least-squares optimization to accurately fit a peak with Korepanov and Sedlovets’ model. Lastly, it was found that two symmetric peaks can be fit to Korepanov and Sedlovets’ asymmetric model.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».