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Enregistrement W2749349076 · doi:10.5740/jaoacint.smpr2017_001

AOAC SMPR® 2017.001:Standard Method Performance Requirements (SMPRs) for Quantitation of Cannabinoids in Cannabis Concentrates

2017· article· en· W2749349076 sur OpenAlexaff
Susan Audino, Mark Angerhofer, Patricia Atkins, Roger M Brauninger, Paula N. Brown, Carolyn Q Burdette, Robert Clifford, Jo Marie Cook, J. R. Donelson, Kevin George, Peter Gibson, Heather L Harris, Thomas Hartlein, George Hodgin, Dorota Inerowicz, Holly E. Johnson, George Joseph, Erik J M Konings, Julie Kowalski, Mary Kay Krogull, Scott Kuzdzal, Robert Lockerman, Cynthia Ludwig, Christina Marrongelli, Kateřina Maštovská, Elizabeth Mudge, G. D. Niehaus, Masayuki Nishimura, Melissa Phillips, Curtis S. Phinney, K. Reif, Amanda Rigdon, Catherine A. Rimmer, Travis C. Ruthenburg, Aniko M Sólyom, Sidney Sudberg, Alan Sutton, John Szpylka, Jane Weitzel, Paul Winkler, Seth Wong, Joshua Wurzer, Hong You, Scott G Coates

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisSynthetic cannabinoidsChromatographyChemistryDronabinolCannabinoidMedicineBiochemistryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Susan Audino, Mark Angerhofer, Patricia Atkins, Roger M Brauninger, Paula N Brown, Carolyn Quarles Burdette, Robert Clifford, Jo Marie Cook, Jennifer Donel

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,370

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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