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Enregistrement W2093745477 · doi:10.1038/sdata.2014.49

An open science resource for establishing reliability and reproducibility in functional connectomics

2014· article· en· W2093745477 sur OpenAlexaff
Xi-Nian Zuo, Jeffrey S. Anderson, Pierre Bellec, Rasmus M. Birn, Bharat B. Biswal, Janusch Blautzik, John C.S. Breitner, Randy L. Buckner, F. Xavier Castellanos, Antao Chen, Bing Chen, Jiangtao Chen, Xu Chen, Stanley J. Colcombe, William Courtney, R. Cameron Craddock, Adriana Di Martino, Hao-Ming Dong, Xiaolan Fu, Qiyong Gong, Krzysztof J. Gorgolewski, Ying Han, Ye He, Yong He, Erica J. Ho, Avram J. Holmes, Xiao‐Hui Hou, Jeremy F. Huckins, T. Jiang, Yi Jiang, William J. Kelley, Clare Kelly, Margaret King, Stephen M. LaConte, Janet E. Lainhart, Lei Xu, Hui‐Jie Li, Kaiming Li, Kuncheng Li, Qixiang Lin, Dongqiang Liu, Jia Liu, Xun Liu, Yijun Liu, Guangming Lu, Jie Lu, Beatríz Luna, Jing Luo, Daniel J. Lurie, Ying Mao, Daniel S. Margulies, Andrew R. Mayer, Thomas Meindl, M. Elizabeth Meyerand, Weizhi Nan, Jared A. Nielsen, David O’Connor, David J. Paulsen, Vivek Prabhakaran, Zhigang Qi, Jiang Qiu, Chunhong Shao, Zarrar Shehzad, Weijun Tang, Arno Villringer, Huiling Wang, Kai Wang, Dongtao Wei, Gao‐Xia Wei, Xuehai Wu, Ting Xu, Ning Yang, Zhi Yang, Yu‐Feng Zang, Lei Zhang, Qinglin Zhang, Zhe Zhang, Zhiqiang Zhang, Ke Zhao, Zonglei Zhen, Yuan Zhou, Xing-Ting Zhu, Michael P. Milham

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésConnectomicsReliability (semiconductor)ReproducibilityComputer scienceNeuroimagingConnectomeOpen scienceArtificial intelligenceFunctional connectivityPsychologyNeuroscienceStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to identify meaningful functional imaging-based biomarkers are limited by the ability to reliably characterize inter-individual differences in human brain function. Although a growing number of connectomics-based measures are reported to have moderate to high test-retest reliability, the variability in data acquisition, experimental designs, and analytic methods precludes the ability to generalize results. The Consortium for Reliability and Reproducibility (CoRR) is working to address this challenge and establish test-retest reliability as a minimum standard for methods development in functional connectomics. Specifically, CoRR has aggregated 1,629 typical individuals' resting state fMRI (rfMRI) data (5,093 rfMRI scans) from 18 international sites, and is openly sharing them via the International Data-sharing Neuroimaging Initiative (INDI). To allow researchers to generate various estimates of reliability and reproducibility, a variety of data acquisition procedures and experimental designs are included. Similarly, to enable users to assess the impact of commonly encountered artifacts (for example, motion) on characterizations of inter-individual variation, datasets of varying quality are included.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheScience ouverte
Domaine: Reproductibilité · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetmedium
gptMétarechercheScience ouverte
Domaine: Reproductibilité · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,343
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,343
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0210,023
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0090,013
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1330,085

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,205 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreMéthodes · Jeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations497
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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