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Grant PID2019-104269RR-C33 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. Grant URV Marti i Franques-Banco Santander (2021PMF-BS-12) . Chemometrics and Sensorics for Analytical Solutions (CHEMOSENS, ref.2021 SGR 00705, Departament de Recerca i Universitats, Generalitat de Catalunya) .

Análisis de autorías institucional

Ezenarro, JokinAutor (correspondencia)Schorn-Garcia, DanielAutor o CoautorBusto, OlgaAutor o CoautorBoque, RicardAutor o Coautor

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ProSpecTool: A MATLAB toolbox for spectral preprocessing selection

Publicado en:Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems. 247 105096- - 2024-03-01 247(), DOI: 10.1016/j.chemolab.2024.105096

Autores: Ezenarro, Jokin; Schorn-Garcia, Daniel; Busto, Olga; Boque, Ricard

Afiliaciones

Resumen

This paper introduces the ProSpecTool, a MATLAB toolbox for automated selection of preprocessing methods for obtaining optimal PLS regression models in vibrational spectroscopy. Trial-and-error approaches for preprocessing can be time-consuming, and the success of the process relies on the experience of analysts. The ProSpecTool addresses this challenge by using objective criteria analogous to expert judgment to filter and iterate preprocessing methods based on raw data properties. The toolbox quantifies noise, identifies multiplicative and additive scatter-effects, and selects preprocessing algorithms to correct them. Results demonstrate that the ProSpecTool can produce models that resemble those proposed by experienced analysts based on trial-and-error in terms of performance and robustness, making it a valuable exploratory tool for vibrational spectroscopy practitioners.

Palabras clave

AutomaticMid-infrared (mir)Near-infrared (nir)Partial least squares regression (plsr)RamanUv -visiblUv–visible

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 66/197, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

2025-06-05:

  • Google Scholar: 2
  • WoS: 2
  • Scopus: 5
  • OpenCitations: 3

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 21 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/20.500.11797/imarina9443270

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (EZENARRO GARATE, JOKIN) y Último Autor (Boqué Martí, Ricard).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido EZENARRO GARATE, JOKIN.