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Enregistrement W2114975391 · doi:10.4056/sigs.2025347

Minimal Information for Neural Electromagnetic Ontologies (MINEMO): A standards-compliant method for analysis and integration of event-related potentials (ERP) data

2011· article· en· W2114975391 sur OpenAlex
Gwen A. Frishkoff, Jason Sydes, Kurt Mueller, R.M. Frank, Tim Curran, John F. Connolly, Kerry Kilborn, Dennis L. Molfese, Charles A. Perfetti, Allen Malony

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStandards in Genomic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésMetadataComputer scienceUploadOntologyRDFContext (archaeology)Event (particle physics)Information retrievalSemantic integrationSemantic WebWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present MINEMO (Minimal Information for Neural ElectroMagnetic Ontologies), a checklist for the description of event-related potentials (ERP) studies. MINEMO extends MINI (Minimal Information for Neuroscience Investigations)to the ERP domain. Checklist terms are explicated in NEMO, a formal ontology that is designed to support ERP data sharing and integration. MINEMO is also linked to an ERP database and web application (the NEMO portal). Users upload their data and enter MINEMO information through the portal. The database then stores these entries in RDF (Resource Description Framework), along with summary metrics, i.e., spatial and temporal metadata. Together these spatial, temporal, and functional metadata provide a complete description of ERP data and the context in which these data were acquired. The RDF files then serve as inputs to ontology-based labeling and meta-analysis. Our ultimate goal is to represent ERPs using a rich semantic structure, so results can be queried at multiple levels, to stimulate novel hypotheses and to promote a high-level, integrative account of ERP results across diverse study methods and paradigms.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,318 · 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