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Enregistrement W4396736053 · doi:10.1007/s00769-024-01595-w

New statistical framework for interlaboratory evaluation of anti-doping testing results by WADA

2024· article· en· W4396736053 sur OpenAlex
Juris Meija, Antonio Possolo, Bruno Carius Garrido, Sanjana Kisoona, Osquel Barroso

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAccreditation and Quality Assurance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensWorld Anti-Doping AgencyNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCommercial lawStatistical analysisAnalytical Chemistry (journal)StatisticsEngineeringAccountingMathematicsChemistryBusinessChromatographyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The World Anti-doping Agency (WADA) International Standard for Laboratories (ISL), developed as part of the World Anti-Doping Program, requires satisfactory laboratory performance in the WADA External Quality Assessment Scheme (EQAS) in order to obtain and maintain WADA accreditation. Under this mandate, WADA regularly distributes urine and blood test samples to anti-doping laboratories to continuously monitor their proficiency. Over the years, WADA has employed classical, generic statistical methods, in accordance to ISO 13528, to evaluate quantitative EQAS results. Here, we set out the rationale for a modern statistical approach that recognizes and addresses the particular features of the measurement results typically obtained in such tests and present an approach involving Bayesian measurement models and statistical data analysis that is tailored specifically to anti-doping testing.

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,455
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,455
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)0,0000,000

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 Opus0,668
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,050 · 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