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Enregistrement W4324026203 · doi:10.1002/rcm.9502

Bias estimation in the certification of steroid reference materials for carbon isotope delta measurements via elemental analyser and gas chromatography‐combustion‐isotope ratio mass spectrometry

2023· article· en· W4324026203 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey Merrick, Fong‐Ha Liu, Mark Lewin, Raluca Iavetz

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésChemistryIsotope-ratio mass spectrometryMass spectrometryGas chromatographyChromatographyCertified reference materialsAnalytical Chemistry (journal)AnalyserCombustionDetection limitOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: C) ‰. These materials have been designed to assist anti-doping laboratories in validating their calibration method or to be employed as calibrant for stable carbon isotope measurements of Boldenone, Boldenone Metabolite 1 and Formestane. These CRMs will allow for accurate and traceable analysis in compliance with World Anti-Doping Agency (WADA) Technical Document TD2021IRMS. METHODS: Certification was performed using an elemental analyser-isotope ratio mass spectrometry (EA-IRMS) primary reference method on the bulk carbon isotope ratios of nominally pure steroid starting materials. EA-IRMS analyses were carried out on a Flash EA Isolink CN coupled via a Conflo IV to a Delta V plus mass spectrometer. Confirmation analysis was performed by gas chromatography-combustion-isotope ratio mass spectrometry (GC-C-IRMS) using a Trace 1310 GC coupled to a Delta V plus mass spectrometer via GC Isolink II. RESULTS: C) values of -30.38‰ (Boldenone), -29.71‰ (Boldenone Metabolite 1) and 30.71‰ (Formestane). Noting that the assumption of 100% purity in the starting materials has the potential to introduce bias, this was investigated using GC-C-IRMS analysis and theoretical modelling based on purity assessment data. CONCLUSIONS: Careful application of this theoretical model was shown to provide reasonable estimates of uncertainty while avoiding the introduction of errors associated with analyte-specific fractionation during GC-C-IRMS analysis.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2023
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