Erratum to: Multilevel Dynamic Generalized Structured Component Analysis for Brain Connectivity Analysis in Functional Neuroimaging Data
Notice bibliographique
Résumé
Correction 1: On page 9.There are two places to be corrected in the paragraph regarding Tables 5 and 6."Table 5 shows that the variance estimate of each level-2 random loading (λ j s) across the subjects and its standard error obtained from bootstrap samples.Here, the random loading denotes the deviation between the fixed loading and individual subject's estimate of the loading.Thus, the variance estimate of each level-2 random loading represents inter-subject variability in the loading.It was found that the variances of the random loadings for all observed variables turned out to be statistically significant.This suggests that there existed substantial subject-wise differences in each of the loadings.Table 6 exhibits the variance estimate of the Level-2 random path coefficient (θ i j s) of each latent variable and its standard error obtained from bootstrap samples.About 87% of the variance estimates of the random path coefficients turned out to be statistically significant, suggesting substantial differences in each of the path coefficients across the subjects."The parts indicated above should have read as follows:"Table 5 shows that the variance estimate of each level-2 random loading (λ j s) across the subjects and its standard error obtained from bootstrap samples.Here, the random loading denotes the deviation between the fixed loading and individual subject's estimate of the loading.Thus, the
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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 | 0,010 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,058 |
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 ».