Multivariate Methods for Detection of Rubbery Rot in Storage Apples by Monitoring Volatile Organic Compounds:An Example of Multivariate Generalised Mixed Models
Notice bibliographique
Résumé
This article is a case study illustrating the use of a multivariate statistical method for screening potential chemical markers for early detection of post-harvest disease in storage fruit. We simultaneously measure a range of volatile organic compounds (VOCs) and two measures of severity of disease infection in apples under storage: the number of apples presenting visible symptoms and the lesion area. We use multivariate generalised linear mixed models (MGLMM) for studying association patterns of those simultaneously observed responses via the covariance structure of random components. Remarkably, those MGLMMs can be used to represent patterns of association between quantities of different statistical nature. In the particular example considered in this paper, there are positive responses (concentrations of VOC, Gamma distribution based models), positive responses possibly containing observations with zero values (lesion area, Compound Poisson distribution based models) and binomially distributed responses (proportion of apples presenting infection symptoms). We represent patterns of association inferred with the MGLMMs using graphical models (a network represented by a graph), which allow us to eliminate spurious associations due to a cascade of indirect correlations between the responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».