Neuroethical issues related to the use of brain imaging: Can we and should we use brain imaging as a biomarker to diagnose chronic pain?
Notice bibliographique
Résumé
Sponsorships or competing interests that may be relevant to content are disclosed at the end of this article. aDivision of Brain, Imaging and Behaviour – Systems Neuroscience, Toronto Western Research Institute, University Health Network, Toronto, ON, Canada bInstitute of Medical Science, University of Toronto, Toronto, ON, Canada cDepartment of Surgery, University of Toronto, Toronto, ON, Canada dNeuroethics Research Unit, Institut de recherches cliniques de Montréal, Department of Medicine and Department of Social and Preventive Medicine, Université de Montréal, Montréal, QC, Canada eDepartments of Neurology and Neurosurgery, Medicine & Biomedical Ethics Unit, McGill University, Montréal, QC, Canada fPain Management Service, University Hospitals of Leicester, Leics, UK *Corresponding author. Address: Division of Brain, Imaging and Behaviour – Systems Neuroscience, Toronto Western Research Institute, 399 Bathurst Street, Room MP14-306, Toronto, ON, Canada M5T 2S8. Tel.: +1 416 603 5662; fax: +1 416 603 5745. E-mail address:[email protected]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».