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Enregistrement W2139470111 · doi:10.4155/bio.09.108

Incurred Sample Reproducibility: Views and Recommendations by the European Bioanalysis Forum

2009· article· en· W2139470111 sur OpenAlexaff
Philip Timmerman, Silke Luedtke, Peter van Amsterdam, Margarete Brudny-Kloeppel, Berthold Lausecker, Stephanie Fischmann, Susanne Globig, Carl-Johan Sennbro, Josep M. Jansat, Hans Mulder, Elizabeth R. Thomas, Magnus Knutsson, Dirk Kasel, Stephen White, Morten A. Kall, Nathalie Mokrzycki-Issartel, Achim Freisleben, Fernando Alberto Álvarez Romero, Michael Andersen, Norbert Knebel, Marcel de Zwart, Sirpa Laakso, Richard Hucker, Dietmar Schmidt, Ben Gordon, Richard Abbott, Pierre Boulanger

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioanalysisSample (material)SafeguardingReproducibilityComputer scienceProcess (computing)Data scienceMedicineChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following intensive discussions, review, alignment of procedures and multiple surveys among their member companies, the European Bioanalysis Forum (EBF) is providing a recommendation on how to integrate incurred sample reproducibility (ISR) in the bioanalytical process. The recommendation aims to provide guidance throughout the lifecycle of a validated method, including the application of the method in study support. In its recommendation, the EBF considers both the internal discussions with EBF member companies, as well as the input provided in international meetings where ISR was discussed. The ultimate goal of the EBF recommendation is to ensure that bioanalytical methods can provide accurate and reproducible concentration data for pharmacokinetic and/or toxicokinetic evaluation, without any compromise, while safeguarding the optimal use of laboratory resources.

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)0,250
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,258
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2500,258
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0150,008
Intégrité de la recherche0,0440,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,276 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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