Reconcilable differences: The use of reference material to reduce methodological artifacts in the reporting of organochlorine pesticides and polychlorinated biphenyls
Notice bibliographique
Résumé
Numerous long-term monitoring programs have assessed spatial and temporal trends of organochlorine (OC) pesticides and polychlorinated biphenyls (PCBs). Changes in analytical approaches (e.g., gas chromatography coupled with electron capture detection [GC-ECD] versus mass spectrometric detection [GC-MSD]) can reveal artifacts in the reported concentrations. In-house reference material (RM) was used to determine the analytical artifacts in the measurement of OCs and PCBs in Great Lake herring gull eggs previously analyzed from 1994 to 1996 (GC-ECD) and 1997 to 1999 (GC-MSD). Approximately 19.0% of the variability of PCB congeners in gull eggs was associated with analytical artifacts, and differences among colonies were obscured. Although the discrepancy in sum PCBs (SigmaPCBs) was fairly small (2.1%), some congeners varied considerably between methods (> 60%). After statistically removing the artifacts, only 1.4% of the variability in PCBs of herring gull eggs was associated with artifacts, and differences among gull colonies became apparent. After excluding OCs near the detection limit in the RM, statistically removing the artifacts reduced some of the differences between methods for OCs. Analytical artifacts may potentially render inferences difficult, confounded, and erroneous. When combining contaminant data obtained using different methods, the methods should be assumed to give different results unless demonstrated otherwise. Assessments of the compatibility of analytical methodologies should be made using an appropriate RM.
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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 | 0,092 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».