2014 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: A Full Immersion in Bioanalysis (Part 2 – Hybrid LBA/LCMS, ELN & Regulatory Agencies’ Input)
Notice bibliographique
Résumé
The 2014 8th Workshop on Recent Issues in Bioanalysis (8th WRIB), a 5-day full immersion in the evolving field of bioanalysis, took place in Universal City, California, USA. Close to 500 professionals from pharmaceutical and biopharmaceutical companies, contract research organizations and regulatory agencies worldwide convened to share, review, discuss and agree on approaches to address current issues of interest in bioanalysis. The topics covered included both small and large molecules, and involved LCMS, hybrid LBA/LCMS, LBA approaches and immunogenicity. From the prolific discussions held during the workshop, specific recommendations are presented in this 2014 White Paper. As with the previous years' editions, this paper acts as a practical tool to help the bioanalytical community continue advances in scientific excellence, improved quality and better regulatory compliance. Due to its length, the 2014 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons. This publication (Part 2) covers the recommendations for Hybrid LBA/LCMS, Electronic Laboratory Notebook and Regulatory Agencies' Input. Part 1 (Small molecules bioanalysis using LCMS) was published in the Bioanalysis issue 6(22) and Part 3 (Large molecules bioanalysis using LBA and Immunogenicity) will be published in the Bioanalysis issue 6(24).
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,027 |
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 ».