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Enregistrement W3091812104 · doi:10.1007/s11306-020-01728-5

Dissemination and analysis of the quality assurance (QA) and quality control (QC) practices of LC–MS based untargeted metabolomics practitioners

2020· article· en· W3091812104 sur OpenAlexafffund
Anne M. Evans, Claire O’Donovan, Mary C. Playdon, Chris Beecher, Richard D. Beger, John A. Bowden, David Broadhurst, Clary B. Clish, Surendra Dasari, Warwick B. Dunn, Julian L. Griffin, Thomas Härtung, P. C. Hsu, Tao Huan, Judith Jans, Christina M. Jones, Maureen Kachman, André Kleensang, Matthew R. Lewis, Marı́a Eugenia Monge, Jonathan D. Mosley, Eric B. Taylor, Fariba Tayyari, Georgios Theodoridis, Federico Torta, Baljit K. Ubhi, Dajana Vuckovic

Notice bibliographique

RevueMetabolomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteMedical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesHuntsman Cancer InstituteConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésQuality assuranceWorkflowIdentification (biology)OutreachGood laboratory practiceQuality (philosophy)Medical laboratoryComputer scienceControl (management)MetabolomicsData scienceMedical physicsMedicineEngineeringBioinformaticsDatabaseOperations managementBiologyExternal quality assessmentArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,136
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1360,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations117
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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