Harmonization on Non-targeted Testing in Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Non-targeted methods have been gaining ground in recent decades, especially with the tremendous development of high-resolution mass spectrometry. The challenges for non-targeted methods are becoming increasingly necessary as there are limited guidelines to regulate and harmonize the methods worldwide. AOAC-Europe and have been signed a Memorandum of understanding for this sector. Two years ago, a series of Webinars on "Trends & Challenges for Non-Targeted Methods" have been started. As a result of this webinars a joint working group was set up with the aim of providing guidelines for the harmonization of non-targeted methods, mainly based on Mass Spectrometry. So far, the starting working group was now split into five subgroups dealing with food, authenticity, environmental/water, packaging and metabolomic testing. As an initial step the five groups are summarizing definitions and workflows for non-target testing. Based on the theses results a harmonized wording and where possible a harmonized workflow incl. validation should be created. The aim of this presentation is to present especially the result of the packing (food contact material area). The current status of initiation of common parameters as well harmonized criteria for reporting Screening (NIAS) results is presented. The focus of this harmonisation activity is on descriptive physico-chemical parameter, which allow the reader of such Screening reports to find out easily, if it worthwhile to compare results or are the test results achieved based on different assumptions. Currently the focus is only on the results but not on comparability, which lead to massive problems in understanding.
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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 | 0,191 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».