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Enregistrement W2126750251 · doi:10.1094/pdis.2000.84.6.649

Proficiency Testing in a Laboratory Accreditation Program for the Bacterial Ring Rot Pathogen of Potato

2000· article· en· W2126750251 sur OpenAlexaff
S. H. De Boer, John W. Hall

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityReproducibilityStandard deviationClavibacter michiganensisBiologyCoefficient of variationVeterinary medicineStatisticsMathematicsMicrobiologyMedicinePathogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variability of enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and immunofluorescence tests for the detection of Clavibacter michiganensis subsp. sepedonicus in potato tissue was analyzed to determine the magnitude of repeatability (within analyst variation) and reproducibility (among analyst variation) components. The analysis was based on data generated by analysts in eight laboratories testing proficiency panel samples distributed under a laboratory accreditation program. The standard deviation for repeatability of the ELISA test was small but increased at higher absorbance readings, while the standard deviation for reproducibility was larger and also increased at high absorbances. For immunofluorescence, the standard deviation for repeatability and reproducibility were similar to one another and increased with increasing bacterial concentration, as might be expected for count data and the inherent subjectivity of the test. The reproducibility standard deviation provided the basis for calculating "z-scores" by the Association of Official Analytical Chemists' procedure to evaluate proficiency of chemical analyses. More than 90 and 80% of the z-scores for samples tested in this study by ELISA and immunofluorescence, respectively, were in the acceptable range. The rescaled sums of z-scores for individual analysts were used as single combination scores to evaluate each analyst's results over all samples of a proficiency panel. This measure may be useful for tracking analyst performance on process control charts as part of a quality control system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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