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Enregistrement W7035899364

Analysis and improvement of asymmetric absorbance peak models for IR spectroscopy

2024· dissertation· en· W7035899364 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Studies and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalization (sociology)AsymmetryRange (aeronautics)SoftwareGaussianNonlinear systemSpectroscopyObservational error
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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