MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6929776135 · doi:10.5066/p93sxyl0

Pd qPCR Interlaboratory Testing Results

2023· dataset· en· W6929776135 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of GuelphMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalculatorSerial dilutionSample (material)Laboratory automationReal-time polymerase chain reactionBlinded study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These data were collected as part of a voluntary initiative to create a White-Nose Syndrome Diagnostic Laboratory Network among laboratories participating in research and surveillance for Pseudogymonascus destructans (Pd) - the fungal pathogen causing White-Nose Syndrome in bats. Pd_qPCR_InterlaboratoryLODdata.xlsx is raw qPCR data from multiple laboratories running serial dilutions of Pd gBlock in known concentrations for the collectively used Muller (2013) Pd qPCR assay. Pd_qPCR_InterlaboratoryResults_LOD.xlsx contains the data output for each laboratory from running a generic LOD/LOQ calculator script. the generic LOD/LOQ calculator script is available at:https://github.com/cmerkes/qPCR_LOD_Calc. Pd_qPCR_InterlaboratoryPTResults_PanelData.xlsx contains the raw qPCR data from multiple laboratories running blinded samples spiked with known concentrations of Pd conidia. Each sample was extracted once and run in triplicate using the Muller (2013) assay. Pd_qPCR_InterlaboratoryPTResults_PanelResults contains the results of the blinded samples in each laboratory panel as both qPCR Ct values per replicate, and final overall sample result according to the WNS Case Definition. Pd_qPCR_InterlaboratoryPTResults_Standards.xlsx contains the results of the standard curves run by each laboratory in conjunction with the blinded sample panel.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,074

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUSGS DOI Tool Production EnvironmentTravaux en français237 207