Behind the scenes of EQA – characteristics, capabilities, benefits and assets of external quality assessment (EQA): Part II – EQA cycles
Notice bibliographique
Résumé
External quality assessment (EQA) cycles are the smallest complete units within EQA programs that laboratories can use to obtain external assessments of their performance. In each cycle, several samples are distributed to the laboratories registered for participation, and ideally, EQA programs not only cover the examination procedures but also the pre- and post-examination procedures. The properties and concentration range of measurands in individual samples are selected with regard to the intended challenge for the participants so that each sample fulfils its purpose. This aims to ensure the most significant possible information gain in every cycle using the lowest possible number of EQA samples and thus, under economically optimal conditions. Participants examine samples and the results are reported to the EQA provider, who compares them with the target values for individual measurands in every sample. The EQA provider assesses the laboratory performance, and finally communicates the assessment results to the participant. The participants evaluate the outcomes of the assessment of their examination results and can draw conclusions in the case of both failing and passing and, if necessary, define improvement measures. After completion, each cycle is evaluated by the provider so that limitations and weaknesses of the EQA program can be identified and appropriate measures taken, or to confirm its continued suitability and appropriateness.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».