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Enregistrement W1997289098 · doi:10.1177/1091581810370720

A Method to Assess the Quality of Studies That Examine the Toxicity of Engineered Nanomaterials

2010· article· en· W1997289098 sur OpenAlexaff
Jeffrey W. Card, Bernadene A. Magnuson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Toxicology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensCantox Health Sciences InternationalHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanomaterialsReliability (semiconductor)Quality (philosophy)Computer scienceRisk analysis (engineering)NanotechnologyMaterials scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As reports on the safety of various nanomaterials have yielded conflicting results, assessment of the reliability of each study is required to objectively interpret overall safety of the nanomaterial. A 2-step method to assess the quality of nanotoxicity studies is described. The first step uses a publicly available tool to rank the reliability of the study based on adequacy of design and documentation of methods, materials, and results, providing a "study score." The second step determines the completeness of physicochemical characterization of the nanomaterial/nanomaterials assessed within the study, providing a "nanomaterial score." This approach is encouraged to promote the notion that for studies conducted with nanomaterials, the combination of a reliable study and sufficient nanomaterial characterization is of significantly greater value than either of these alone. It is anticipated that the use and evolution of this approach will assist with the design and interpretation of studies assessing nanomaterial toxicity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations82
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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