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Enregistrement W2135056420 · doi:10.1039/b810428j

Findings from quality assurance activities in the Integrated Atmospheric Deposition Network

2008· article· en· W2135056420 sur OpenAlexaff
Rosa W. Wu, Sean Backus, Ilora Basu, Pierrette Blanchard, Kenneth A. Brice, Helena Dryfhout-Clark, Peter Fowlie, Melissa Hulting, Ronald A. Hites

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Monitoring · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésOrganochlorine pesticideQuality assuranceEnvironmental scienceComparabilityEnvironmental chemistrySampling (signal processing)PollutantSample (material)PesticideChemistryComputer scienceMathematicsChromatographyEngineeringExternal quality assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of experiments were conducted among the laboratories participating in the Integrated Atmospheric Deposition Network (IADN) monitoring program to evaluate comparability of the reported persistent organic pollutant concentrations. This quality assurance activity is essential because a variety of methods are currently used for sample collection, extraction, and analysis by the IADN laboratories. The experiments included analyses of a common reference standard (CRS), analyses of split samples, and analyses of samples collected with co-located samplers at the Point Petre IADN measurement station. The analytes included polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), organochlorine pesticides (OCPs), and polychlorinated biphenyls (PCBs). For virtually all compounds, the laboratories produced generally comparable results for the CRS samples, the split samples and the co-location samples, although some differences were observed. Analysis of the methods may pinpoint areas where variations in the methods will result in the differences observed in the reported data. These differences can be due to the field sampling process, the analytical method, field blank values, or a combination of all these factors. This study points out the importance of QA activities at every step of an environmental monitoring process so that areas where improvements may be needed or where inconsistencies may exist can be identified.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations48
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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