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Enregistrement W3006390190 · doi:10.1002/mas.21624

MASS SPECTROMETRY ANALYSIS OF DRUGS OF ABUSE: CHALLENGES AND EMERGING STRATEGIES

2020· review· en· W3006390190 sur OpenAlexaff
Scott A. Borden, Jan Palaty, Veronica Termopoli, Giorgio Famiglini, Achille Cappiello, Chris G. Gill, P. Palma

Notice bibliographique

RevueMass Spectrometry Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensBurnaby HospitalVancouver Island UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryChemistryDrugs of abuseGas chromatography–mass spectrometryChromatographyDrugPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass spectrometry has been the "gold standard" for drugs of abuse (DoA) analysis for many decades because of the selectivity and sensitivity it affords. Recent progress in all aspects of mass spectrometry has seen significant developments in the field of DoA analysis. Mass spectrometry is particularly well suited to address the rapidly proliferating number of very high potency, novel psychoactive substances that are causing an alarming number of fatalities worldwide. This review surveys advancements in the areas of sample preparation, gas and liquid chromatography-mass spectrometry, as well as the rapidly emerging field of ambient ionization mass spectrometry. We have predominantly targeted literature progress over the past ten years and present our outlook for the future. © 2020 Periodicals, Inc. Mass Spec Rev.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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