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How fit are your data?

Bédard L. Paul et Barnes Sarah-Jane. (2010). How fit are your data? Geostandards and Geoanalytical Research, 34, (3), p. 275-280.

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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.1111/j.1751-908X.2010.000...

Résumé

Most laboratories aim to produce data of the highest quality. Trying to lower uncertainties to infinitesimal figures and push detection limits even lower are valid goals. However, is it possible to overachieve? Are old data still of good enough quality to be usable? In a geochemical context, the main goal of producing analytical results is to answer geological or environmental questions. Not all scientific problems require the same data quality. What is really required are data of adequate quality – i.e., ‘fit-for-purpose’– to ensure that the geological problem at hand can be solved. Furthermore, it is doubtful that uncertainties and reproducibilities associated with field sampling are better than those from laboratories. It is thus proposed that, as geoanalysts, we encourage data users (students, colleagues or referees) to ensure that their analytical results are of sufficient quality to solve the problem. However, authors have to demonstrate, through the use of reproducibility testing, reference and quality control materials, that the quality of their results is sufficient to solve the problem. Uncertainties and detection limits in publications should not only be evaluated with respect to a set value, such as 10%, but also with regard to the geological problem to be solved.

La plupart des laboratoires visent à produire des résultats de la plus haute qualité. Tenter de réduire les incertitudes à des niveaux infinitésimaux et de pousser les limites de détection toujours plus bas sont des buts louables. Mais, est-il possible de trop en faire? Est-ce que les vieilles données sont de qualité suffisante pour être utilisables? Dans un contexte de géochimie, le but principal de la production des résultats analytiques est de résoudre des problèmes environnementaux ou géologiques. La même qualité n’est pas nécessaire à tous les problèmes scientifiques. Des données de qualité suffisante pour résoudre le problème géologique sont ce qui est réellement nécessaire. De plus, il serait surprenant que les incertitudes et la reproductibilité associées à l’échantillonnage sur le terrain soient meilleures que celles en laboratoire. Il est proposé, qu’en tant que géoanalyste, que nous encouragions les utilisateurs des données (étudiants, collègues ou arbitres de périodiques) à s’assurer que leurs résultats analytiques sont de qualité suffisante pour résoudre le problème. Cependant, les auteurs doivent démontrer, par l’utilisation de test de reproductibilité, de matériaux de référence et de contrôle de qualité que leurs résultats sont de qualité suffisante pour résoudre le problème. Les incertitudes et les limites de détection dans les publications ne doivent pas être seulement évaluées en fonction d’une valeur préétablie, telle que 10%, mais également en lien avec le problème géologique à résoudre.

Type de document:Article publié dans une revue avec comité d'évaluation
ISSN:1751-908X
Volume:34
Numéro:3
Pages:p. 275-280
Version évaluée par les pairs:Oui
Date:2010
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences naturelles > Sciences de la terre (géologie, géographie)
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département des sciences appliquées > Unité d'enseignement en sciences de la Terre
Mots-clés:data quality, fitness-for-purpose, uncertainty, detection limits, reference materials, qualité de données, fitness-for-purpose, incertitude, limites de détection, matériaux de référence
Déposé le:13 juin 2016 14:34
Dernière modification:09 déc. 2016 16:11
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