Brain fingerprinting classification concealed information test detects US Navy military medical information with P300
Notice bibliographique
Résumé
A classification concealed information test (CIT) used the "brain fingerprinting" method of applying P300 event-related potential (ERP) in detecting information that is (1) acquired in real life and (2) unique to US Navy experts in military medicine. Military medicine experts and non-experts were asked to push buttons in response to three types of text stimuli. Targets contain known information relevant to military medicine, are identified to subjects as relevant, and require pushing one button. Subjects are told to push another button to all other stimuli. Probes contain concealed information relevant to military medicine, and are not identified to subjects. Irrelevants contain equally plausible, but incorrect/irrelevant information. Error rate was 0%. Median and mean statistical confidences for individual determinations were 99.9% with no indeterminates (results lacking sufficiently high statistical confidence to be classified). We compared error rate and statistical confidence for determinations of both information present and information absent produced by classification CIT (Is a probe ERP more similar to a target or to an irrelevant ERP?) vs. comparison CIT (Does a probe produce a larger ERP than an irrelevant?) using P300 plus the late negative component (LNP; together, P300-MERMER). Comparison CIT produced a significantly higher error rate (20%) and lower statistical confidences: mean 67%; information-absent mean was 28.9%, less than chance (50%). We compared analysis using P300 alone with the P300 + LNP. P300 alone produced the same 0% error rate but significantly lower statistical confidences. These findings add to the evidence that the brain fingerprinting methods as described here provide sufficient conditions to produce less than 1% error rate and greater than 95% median statistical confidence in a CIT on information obtained in the course of real life that is characteristic of individuals with specific training, expertise, or organizational affiliation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».