MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7064028059

Amélioration du contrôle de qualité de produits sanguins utilisant la spectrométrie de masse à haut-débit et l'apprentissage automatique

2018· other· fr· W7064028059 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisModular neural networkInverse temperature
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire décrit plusieurs travaux concernant le traitement de données et l’analyse de spectres de masse à haut débit. La spectrométrie de masse est une méthode connue de mesure chimique. Appliquée à des échantillons biologiques, la spectrométrie de masse devient alors une technique de mesure métabolomique, c’est-à-dire mesurant l’ensemble des métabolites de l’échantillon, soit les petites molécules composant le fluide biologique et qui interagissent avec le métabolisme. Le projet présenté ici est effectué en partenariat avec Héma-Québec afin de concevoir de nouveaux tests de contrôle de qualité à partir de spectrométrie de masse. L’application de la technologie de la source LDTD à la spectrométrie de masse permet d’acquérir des spectres à haut-débit. Cela représente un bénéfice au coût de l’acquisition des spectres ainsi qu’à la rapidité du processus. On peut ainsi obtenir de grandes quantités de spectres afin de construire des ensembles de données. On peut ensuite appliquer le domaine informatique de l’apprentissage automatique à ces données. On peut utiliser ce domaine afin de classifier les spectres d’échantillons de produits sanguins et fournir des garanties statistiques sur cette classification. L’utilisation d’algorithmes parcimonieux et interprétables peut aussi mener à la découverte de biomarqueurs. Les travaux présentés ici concernent la conception de deux méthodes de traitement des spectres de masse. La première méthode est la correction par masses de verrouillage virtuelles, utilisée pour corriger les biais de mesure uniformes. La seconde est une méthode d’alignement, qui est un outil de correction d’erreurs de lecture. De plus, une nouvelle méthode à noyau, soit une méthode mathématique de comparaison entre des exemples, fut mise au point spécifiquement pour le travail avec des spectres de masse. Finalement, des résultats de classification sur spectres de masse acquis par LDTD et par spectrométrie de masse avec chromatographie liquide sont présentés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCorpus Université Laval (Université Laval)→Same topicMagnetic confinement fusion research→French-language works237,207→