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Enregistrement W2029869751 · doi:10.1111/j.1365-2338.2000.tb00918.x

Reproducibility of enzyme‐linked immunosorbent assay and immunofluorescence for detecting <i>Clavibacter michiganensis</i> subsp. <i>sepedonicus</i> in multiple laboratories*

2000· article· en· W2029869751 sur OpenAlexaff
S. H. De Boer, John W. Hall

Notice bibliographique

RevueEPPO Bulletin · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClavibacter michiganensisSerologyImmunofluorescenceIndirect immunofluorescenceStatisticsBiologyVeterinary medicineMathematicsMedicinePathogenImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results from enzyme‐linked immunosorbent assays (ELISA) and immunofluorescence (IF) tests for the detection of Clavibacter michiganensis subsp. sepedonicus in potato tissue were analysed to determine the variation that occurs when different analysts perform the test. Data generated in accredited laboratories from sets of proficiency panel samples were used for the analysis. Sensitivity and specificity for both the ELISA and IF tests were very high as very few false positive and false negative results occurred. Analysis of z‐scores for the positive samples in the proficiency panel sets showed, for both serological tests, that about 90% of the results were within the acceptable range around the assigned values for the samples. Rescaled sum of scores for individual analysts who had false positive or negative results in ELISA were generally outside the acceptable range, although most analysts with high or low rescaled sums of z‐scores still identified each sample correctly as being positive or negative for the ring‐rot pathogen. For IF there were no false positive results, and the false negative results were not associated with aberrant rescaled sums of z‐score for the analysts, suggesting that perhaps an error in testing occurred rather than a problem with quantifying cell numbers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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