Time to Agree: the Efforts to Standardize Molecular Microbiological Methods (MMM) for Detection of Microorganisms in Natural and Engineered Systems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In the past decade, molecular microbiological methods (MMM) have significantly expanded the understanding of the microbial populations in several environments, including oilfields and associated infrastructure. These methods are now highly regarded as accurate, comprehensive, and useful to aid the optimization of microbial control strategies. The resulting information has helped operators and service companies to better assess the threat of microbiologically influenced corrosion (MIC) and act upon it. Nonetheless, despite finding acceptance in the industry, the results from these methods can greatly vary from lab to lab, due to the lack of a standardized protocol. In this study, we describe the joint effort of an initiative between operators, service companies, 3rd party labs and universities to establish a consensus on how to properly collect and preserve samples for molecular analysis, and agree on a set of lab protocols to allow comparable results. We show how all the stakeholders used science-based conclusions to decide on the most comprehensive protocols that balances easiness of use in the field and accuracy of results. This industry-wide effort to standardize these methods will have a profound impact on data collection, quality of data and assessment of microbiological threats in the field.
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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 | 0,320 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,019 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
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 ».