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Enregistrement W6939344997 · doi:10.60692/zxqch-7pw28

Cellular Metrology: Scoping for a Value Proposition in Extra- and Intracellular Measurements

2020· article· en· W6939344997 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetrologyTraceabilityBiomedicineConsistency (knowledge bases)Value propositionPaceQuality (philosophy)Scale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

the symptomatic irreproducibility of data in biomedicine and biotechnology prompts the need for higher order measurements of cells in their native and near-native environments. Such measurements may support the adoption of new technologies as well as the development of research programs across different sectors including healthcare and clinic, environmental control and national security. With an increasing demand for reliable cell-based products and services, cellular metrology is poised to help address current and emerging measurement challenges faced by end-users. However, metrological foundations in cell analysis remain sparse and significant advances are necessary to keep pace with the needs of modern medicine and industry. Herein we discuss a role of metrology in cell and cell-related R&D activities to underpin growing international measurement capabilities. Relevant measurands are outlined and the lack of reference methods and materials, particularly those based on functional cell responses in native environments, is highlighted. The status quo and current challenges in cellular measurements are discussed in the light of metrological traceability in cell analysis and applications (e.g. a functional cell count). An emphasis is made on the consistency of measurement results independent of the analytical platform used, high confidence in data quality versus quantity, scale of measurements and issues of building infrastructure for end-users.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,019
Communication savante0,0160,027
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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