The need for adequate quality assurance/quality control measures for selenium larval deformity assessments: Implications for tissue residue guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the frequency and severity of larval fish deformities is a subjective exercise that is subject to considerable parameter uncertainty unless appropriate quality assurance/quality control (QA/QC) measures are incorporated. This issue has received limited attention in the literature. Only one study was identified that contained adequate data to evaluate the reproducibility of larval deformity data. Parameter uncertainty was substantially larger than expected. There was poor reproducibility between observers for nearly all types and magnitudes of deformities, and there were particularly large differences in how mild deformities were assessed. The reproducibility of the edema endpoint was the poorest of the 4 types of deformity evaluated. Specific recommendations for improving the QA/QC aspects of larval deformity assessments include blind and nonsequential labeling; explicit effort on the development and application of an a priori framework; internal QC checks to quantify the influence of sample preservatives, observer drift, or multiple observers; and an external QC check of a minimum of 10% of all larval fish. Future selenium reproductive studies should include an explicit uncertainty analysis and disclose raw deformity data to facilitate recalculation of tissue residue guidelines as the science in this area advances.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».