MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391233587 · doi:10.1088/0026-1394/61/1a/08002

Final report for SIM.QM-S12: supplementary comparison for trace elements in natural water

2024· article· en· W4391233587 sur OpenAlexaff
Patrícia Grinberg, Kenny Nadeau, Lu Yang, Zoltán Mester, Wai-hong Fung, Chun-wai Tse, Jeffrey Merrick, Ian White, Isaac Schipp, Osvaldo Reyes Acosta, Mabel Puelles, Jose Luis Gonzales Quino, Rodrigo Caciano de Sena, Marcelo Dominguez de Almeida, Emily Silva Dutra, Jingbo Chao, Dong Lijie, Elias Kakoulides, G Karanikolopoulos, E Stathoudaki, S. Swarupa Tripathy, Dibya Dolridge Toppo, Jyoti Pokhariyal, A. G. Gopala Krishna, Chinky Vinod, Lakhan Taneja, Christine Elishian, Isna Komalasari, Norliza Baharom, Haslina Binti Abdul Kadir, Elmer Carrasco Solis, Christian Uribe, Alleni T Junsay, Christian D. Laurio, Johnester D Maniego, Clarissa J. Gatchalian, Jan-Ervin C Guerrero, Michał Strzelec, Anna Bojanowska-Czajka, Beata Warzywoda, Radojko Jačimović, Tea Zuliani, Pranee Phukphatthanachai, Nunnapus Laitip, Usana Thiengmanee, Romina Napoli, Elizabeth Ferreira

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRACE (psycholinguistics)QM/MMComputer sciencePhysicsPhilosophyMolecular dynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Main text The SIM Supplementary Comparison SIM.QM-S12 for Trace Elements in Natural Water was undertaken to assess and demonstrate the analytical capabilities of national metrology institutes (NMIs) and designated institutes (DIs) of SIM members (or other regions) for the accurate determination of trace elements in natural water at µg/kg levels. Evidence of successful participation in formal, relevant international comparisons is needed to document calibration and measurement capability claims (CMCs) made by NMIs and DIs. Seventeen NMIs and DIs participated. Participants were requested to evaluate the mass fractions, expressed in µg/kg, of arsenic, cadmium, lead and antimony in a natural mineral groundwater that was spiked with the respective elements. A variety of instrumental techniques including inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS), isotope dilution ICP-MS (ID-ICP-MS), inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES), electrothermal atomic absorption spectrometry (ETAAS) and hydride generation flame atomic absorption spectrometry (HG-FAAS) were used by the participants for the determination. The NIST decision tree was used to assign the SCRV estimate for the proposed measurands and to calculate the degrees of equivalence of each national measurement standard following the IAWG Guidance on Using NIST Decision Tree for Comparison Reporting from 30 June 2023. Successful participation in SIM.QM-S12 demonstrates measurement for determination of elements in water matrices. Considering the IAWG Core Capability Matrix, this material falls into the matrix challenge called "Water/aqueous", which corresponds to the CCQM amount-of-substance category fresh water, and so will support CMCs for the metalloids and semi-metals at mass fraction levels below 50 µg/kg (As and Sb measurements) and transition elements at mass fraction levels below 50 µg/kg (except Hg) (for Cd and Pb measurements). To reach the main text of this paper, click on Final Report . Note that this text is that which appears in Appendix B of the BIPM key comparison database https://www.bipm.org/kcdb/ . The final report has been peer-reviewed and approved for publication by the CCQM, according to the provisions of the CIPM Mutual Recognition Arrangement (CIPM MRA).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMetrologiaMême sujetAnalytical chemistry methods developmentTravaux en français237 207