Improving Inter-Laboratory Reproducibility in Measurement of Biochemical Methane Potential (BMP)
Notice bibliographique
Résumé
Biochemical methane potential (BMP) tests used to determine the ultimate methane yield of organic substrates are not sufficiently standardized to ensure reproducibility among laboratories. In this contribution, a standardized BMP protocol was tested in a large inter-laboratory project, and results were used to quantify sources of variability and to refine validation criteria designed to improve BMP reproducibility. Three sets of BMP tests were carried out by more than thirty laboratories from fourteen countries, using multiple measurement methods, resulting in more than 400 BMP values. Four complex but homogenous substrates were tested, and additionally, microcrystalline cellulose was used as a positive control. Inter-laboratory variability in reported BMP values was moderate. Relative standard deviation among laboratories (RSDR) was 7.5 to 24%, but relative range (RR) was 31 to 130%. Systematic biases were associated with both laboratories and tests within laboratories. Substrate volatile solids (VS) measurement and inoculum origin did not make major contributions to variability, but errors in data processing or data entry were important. There was evidence of negative biases in manual manometric and manual volumetric measurement methods. Still, much of the observed variation in BMP values was not clearly related to any of these factors and is probably the result of particular practices that vary among laboratories or even technicians. Based on analysis of calculated BMP values, a set of recommendations was developed, considering measurement, data processing, validation, and reporting. Recommended validation criteria are: (i) test duration at least 1% net 3 d, (ii) relative standard deviation for cellulose BMP not higher than 6%, and (iii) mean cellulose BMP between 340 and 395 NmLCH4 gVS−1. Evidence from this large dataset shows that following the recommendations—in particular, application of validation criteria—can substantially improve reproducibility, with RSDR < 8% and RR < 25% for all substrates. The cellulose BMP criterion was particularly important. Results show that is possible to measure very similar BMP values with different measurement methods, but to meet the recommended validation criteria, some laboratories must make changes to their BMP methods. To help improve the practice of BMP measurement, a new website with detailed, up-to-date guidance on BMP measurement and data processing was established.
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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 | 0,161 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».