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Enregistrement W2321560908 · doi:10.1097/hp.0b013e318258c7c8

Evaluation of Tea as a Matrix in a Dual (3H/14C) Performance Testing Program in Canada

2012· article· en· W2321560908 sur OpenAlexaffabout
Joseph N. Daka, G. Moodie, Anthony DiNardo, Gary H. Kramer

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDual (grammatical number)Matrix (chemical analysis)Computer scienceReliability engineeringChemistryEngineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urine is the most popular matrix used in performance testing programs (PTP) and inter-comparison programs (ICP) for bioassay. Because it comes from humans, there are concerns regarding its biosafety. For large programs, its collection can take several hours or days to complete. In addition, natural urine has an unpleasant smell, which tends to worsen with increasing storage time. In order to solve some of these problems, the Bioassay Section at the Radiation Protection Bureau in Health Canada has been investigating the use of tea in both PTP and ICP exercises. A method based on diluting tea steeps and scanning them in the UV-VIS range of the light spectrum to select appropriate concentrations as simulated urine for the programs has been published. So far, however, only single H and single C in tea have been studied. The results were found to be compatible and very successful under the S-106 standard of the Canadian Nuclear Safety Commission. This report is an extension of similar investigations and shows that tea samples spiked with both H and C (DUAL) are also compatible and produce excellent PTP results.

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 enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,842

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 savante0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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