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Assessing and tuning brain decoders: Cross-validation, caveats, and guidelines

2016· review· en· 822 citations· W2421101021 sur OpenAlex· 10.1016/j.neuroimage.2016.10.038

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants
0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

La notice

Revue
NeuroImage
Thématique
Functional Brain Connectivity Studies
Domaine
Neuroscience
Établissements canadiens
Baycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnaires
Agence Nationale de la Recherche
Mots-clés
Computer scienceNeuroimagingDecoding methodsCross-validationArtificial intelligenceMachine learningAlgorithmPsychologyNeuroscience
Résumé présent dans OpenAlex
non