2266 – N4U: a Web-based Gateway To Neuroimaging Research
Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented growth, availability and accessibility of sophisticated image analysis algorithms and powerful computational resources led to the idea of developing web-based computational infrastructures that could meet users’ new requirements. On the other hand the gap between the pace of data generation and the capability to extract clinically or scientifically relevant information is rapidly widening. Integration of the power of sophisticated mathematical models, efficient computational algorithms and advanced hardware infrastructure provides the necessary sensitivity to detect, extract and analyze subtle, dynamic and distributed patterns distinguishing one brain from another, and a diseased brain from a normal brain. neuGRID is the leading e-Infrastructure where neuroscientists can find core services and resources for brain image analysis. The neuGRID platform makes use of grid services and computing, and was developed with the final aim of overcoming the hurdles that the average scientist meets when trying to set up advanced experiments in computational neuroimaging, thereby empowering a larger base of scientists. Although originally built for neuroscientists working in the field of AD, the infrastructure is designed to be expandable to services from other medical fields ( e.g. multiple sclerosis, psychiatric conditions). “neuGRID for Users” will provide an e-Science environment by further developing and deploying the neuGRID infrastructure to deliver a Virtual Laboratory offering neuroscientists access to a wide range of datasets and algorithm pipelines, access to computational resources, services, and support. Information from this abstract is intended to make aware researchers working with neuroimaging of all possibilities when it comes to resources.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,019 |
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 ».