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Record W7105183653 · doi:10.71781/31524

Quality management and documentation practices in academic wet labs

2025· dissertation· en· W7105183653 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicClinical Laboratory Practices and Quality Control
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationResearch methodologyDocumentationContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Rationnel : Les problèmes de reproductibilité des résultats expérimentaux retardent le développement de traitements fonctionnels. La qualité et la reproductibilité de la recherche biomédicale universitaire sont remise en question sous plusieurs facettes. L’adoption de méthodologies de contrôle de qualité standardisées, éprouvées en industrie est une solution potentielle. Cependant, aucun besoin ni avantage n’ont été identifiés à ce sujet au Québec, contribuant ainsi à l’idée que ces pratiques n’y sont pas nécessaires. Ainsi, une meilleure identification et compréhension des besoins est nécessaire afin que les avantages deviennent évidents pour les parties prenantes. Bien que plusieurs études et groupes de discussion internationaux existent dans la littérature, ces investigations sont axées sur les opinions des dénommées « parties prenantes principales », soit les directeurs d’institutions de recherche et leurs chercheurs. Par contre, c’est le personnel du laboratoire qui travaille quotidiennement avec les protocoles et serait ainsi ciblé par des mesures de standardisation. Ils ne détiennent peut-être pas le pouvoir décisionnel final, mais ils constituent un obstacle potentiel à la mise en œuvre harmonieuse des pratiques de qualité. Hypothèse : Le milieu de la recherche académique en laboratoire humide ne ressent pas le besoin d’utiliser des méthodologies standardisées du contrôle de la qualité et il s’opposera à leur implémentation potentielle. Objectifs : Démontrer l’impact de l’utilisation de méthodes du contrôle et de l’assurance qualité en s’appuyant sur les expériences et protocoles exécutés par la candidate. Y soutirer des thèmes et construire un questionnaire pour une étude pilote afin de sonder une population d’un centre de recherche en milieu académique, soit le personnel du Centre de recherche du CHU Sainte-Justine. Valider le questionnaire et déterminer la taille de l’échantillon nécessaire pour une étude primaire future. Résultats : Le contrôle et l’assurance qualité permettent de capter d’importantes erreurs pouvant affecter l’interprétation des données expérimentales. L’étude pilote a permis de valider la majorité du questionnaire et d’estimer un échantillon minimal pour une étude primaire future.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.942
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.194
GPT teacher head0.555
Teacher spread0.361 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designOther design
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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicClinical Laboratory Practices and Quality ControlFrench-language works237,207