Organisation of Multi-Mycotoxin Proficiency Tests: Evaluation of the Performances of the Laboratories Using the Triple A Rating Approach
Notice bibliographique
Résumé
; ochratoxin A, the T-2 toxin; and the HT-2 toxin were conducted in 2019 and 2020 using cornflakes and rusk flours that were prepared in house. The homogeneity and the stability of these materials were verified according to the criteria laid down in ISO 13528 using randomly selected samples. Most of the targeted toxins were found to be homogenously distributed in both materials with no significant changes during the timescale of the PTs. Next, the materials were distributed to approximately 25 participating laboratories from Europe, Canada, and the United States. The obtained datasets were computed using robust statistics. The outliers were checked and removed, and the toxin concentrations were assigned as the consensus value of the results of the participants at Horwitz ratios <1.2. The z scores were generated for all mycotoxins, and the results were pooled to calculate the relative sum of squared z scores (SZ2) indexes and were clustered according to the triple A rating. Overall, at least 80% of the participating laboratories achieved good and acceptable performances. The most frequent categories assigned to good performances (SZ2 ≤ 2) were AAA (51%) and BAA (13%). Clusters of BBA + CBA (6%) included laboratories reporting acceptable z scores <90% of the total z scores for less than 90% or 50% of the mycotoxins targeted in the 2 matrices. The triple A rating seems to be appropriate in evaluating the performances of laboratories involved in multi-mycotoxin analyses. Accredited and non-accredited analytical methods achieved good and acceptable performances.
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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 | 0,039 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».