Establishing the fitness for purpose of mass spectrometric methods
Notice bibliographique
Résumé
This report is submitted by a working group sponsored by the ASMS Measurements and Standards Committee. The group responded to a 1998 opinion piece dealing with mass spectrometry in trace analysis (Bethem, R. A.; Boyd, R. K. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1998, 9, 643-648) which proposed that the concept of fitness for purpose addresses the needs of a wide range of analytical problems. There is a need to define fitness for purpose within the current context of mass spectrometry and to recommend processes for developing and evaluating methods according to suitability for a particular purpose. The key element in our proposal is for the interested parties to define in advance the acceptable degree of measurement uncertainty and the desired degree of identification confidence. These choices can serve as guideposts during method development and targets for retrospective evaluation of methods. A series of more detailed recommendations are derived from basic principles and also from reviews of current practice. This report highlights some areas where consensus is evident, but also revealed the need for further work in other areas. The recommendations are aimed primarily for the laboratory analyst but we hope they will be accessible to the non-scientist as well. Our goal was to provide a framework that can support informed decisions and foster discussion of the issues, because ultimately it is the responsibility of the analyst to make choices, provide supporting data, and interpret results according to scientific principles and qualified judgment.
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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 | 0,261 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».