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Enregistrement W6930641680 · doi:10.5281/zenodo.12700082

Tube_Bioassay_Power_Simulation_Calculator

2024· other· en· W6930641680 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Methods and Mixture Models
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample size determinationStatistical powerSample (material)Variance (accounting)Range (aeronautics)Power (physics)Multiple comparisons problem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this project is to develop a sample size framework for investigating differences between insecticide treatments in WHO Tube assays, with a particular focus on PBO synergism. While typically sample sizes are determined prior to a study to reliably detect a given effect size, current WHO guidance fixes the sample size of this synergism assay to four tubes of each treatment (‘4x4’). This pre-determined sample size limits the effect size that can be reliably detected. Consequently, experimental setups may not be powered to detect smaller differences in mortality between treatments and is at risk of exaggerating the magnitude of comparisons that are found to be significant (the lesser known risk of underpowered studies). A better understanding of the power of this 4x4 setup to detect differences between treatments is needed. General rules-of-thumb are required for what effect sizes can be reliably interpreted as a true effect, ideally in the form of a ‘threshold’ where only a mortality difference larger than a pre-defined amount is considered indicative of synergism. Additionally, while it would be ideal if all bioassays were conducted simultaneously on the same day, in practice assays may be spread over multiple days thus introducing a between-day variation which must be accounted when assessing power and setting appropriate synergism thresholds. To identify a suitable threshold for synergism requires a power analysis in reverse, where the probability of detecting a range of effect sizes is quantified across different hypothetical experimental designs (i.e. sample sizes). However, power analysis requires assumptions about variance between replicates (here the separate tubes for each treatment). Given reasonable assumptions about variance, the minimum difference in mortality that can be reliably detected can be outlined for a standard 4x4 Tube assay.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,410
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,037

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · 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