Inter-Laboratory Evaluation and Successful Implementation of MS2 Coliphage as a Surrogate to Establish Proficiency Using a BSL-3 Procedure
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. Environmental Protection Agency’s (EPA) Water Laboratory Alliance relies on the Centers for Disease Control and Prevention’s ultrafiltration-based Water Processing Procedure (WPP) for concentration of biosafety level 3 (BSL-3) agents from 10 L to 100 L of drinking water. The WPP requires comprehensive training and practice to maintain proficiency, resulting in a critical need for quality control (QC) criteria. The aim of this study was to develop criteria using male-specific (MS2) coliphage (BSL-2 agent) to minimize safety hazards associated with BSL-3 agents and to use the criteria to evaluate analytical proficiency during a demonstration exercise. EPA Method 1602 with EasyPhage was used during the study to develop QC criteria for 100-mL, and 40–100 L samples. The demonstration exercise indicated that the MS2 criteria would allow laboratories to demonstrate proficiency using the WPP with 40–100 L samples. In addition, the QC criteria developed for 100-mL samples has broad applicability at laboratories that are using MS2 for other types of analyses, such as assessment of water treatment devices. The development of MS2 QC criteria allows laboratories to develop and confirm ongoing proficiency using the WPP.
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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 | 0,043 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».