Calibration of<sup>109</sup>Cd KXRF systems for<i>in vivo</i>bone lead measurements: the guiding role of the assumptions for least-squares regression in practical problem solving
Notice bibliographique
Résumé
The use of least-squares regression to probe the level of lead contamination of plaster of Paris standards in the calibration of (109)Cd KXRF systems for bone lead measurement, as well as the use of iteratively reweighted least-squares (IRLS) in the case of violation of the assumptions for ordinary least-squares (OLS), is discussed here. One common violation is non-uniform residual variance, which makes the use of OLS inappropriate due to strong influence of points with large variance on the calibration line and variance of the slope and intercept. Comparison between OLS and IRLS in that case showed that IRLS estimates of the intercept are significantly smaller and more precise than OLS estimates, while a less marked increase in the calibration slope is observed when IRLS is used. Moreover, OLS underestimates bone lead concentrations at low levels of lead exposure and overestimates those concentrations at higher levels. These discrepancies are smaller in magnitude than the measurement uncertainty of conventional systems, except for high concentrations. For the newly developed cloverleaf systems, the suggested differences at bone lead concentrations below 17 ppm are comparable to the minimum detection limit, but are larger than the measurement uncertainty for bone lead concentrations above 60 ppm.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».