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Enregistrement W2021217178 · doi:10.1371/journal.pone.0106953

Bank of Standardized Stimuli (BOSS) Phase II: 930 New Normative Photos

2014· article· en· W2021217178 sur OpenAlexafffund
Mathieu B. Brodeur, Katherine Guérard, Maria Bouras

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversité de MonctonMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBossNormativeSet (abstract data type)Computer sciencePhase (matter)Object (grammar)Artificial intelligenceLawEngineeringMechanical engineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have only recently started to take advantage of the developments in technology and communication for sharing data and documents. However, the exchange of experimental material has not taken advantage of this progress yet. In order to facilitate access to experimental material, the Bank of Standardized Stimuli (BOSS) project was created as a free standardized set of visual stimuli accessible to all researchers, through a normative database. The BOSS is currently the largest existing photo bank providing norms for more than 15 dimensions (e.g. familiarity, visual complexity, manipulability, etc.), making the BOSS an extremely useful research tool and a mean to homogenize scientific data worldwide. The first phase of the BOSS was completed in 2010, and contained 538 normative photos. The second phase of the BOSS project presented in this article, builds on the previous phase by adding 930 new normative photo stimuli. New categories of concepts were introduced, including animals, building infrastructures, body parts, and vehicles and the number of photos in other categories was increased. All new photos of the BOSS were normalized relative to their name, familiarity, visual complexity, object agreement, viewpoint agreement, and manipulability. The availability of these norms is a precious asset that should be considered for characterizing the stimuli as a function of the requirements of research and for controlling for potential confounding effects.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,015

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,067 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations491
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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