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Enregistrement W2735522416 · doi:10.1016/j.neuroimage.2017.07.021

Big GABA: Edited MR spectroscopy at 24 research sites

2017· article· en· W2735522416 sur OpenAlexaff
Mark E. Mikkelsen, Peter B. Barker, Pallab Bhattacharyya, Maiken K. Brix, Pieter F. Buur, Kim M. Cecil, Kimberly L. Chan, David Y.T. Chen, Alexander R. Craven, Koen Cuypers, Michael Dacko, Niall W. Duncan, Ulrike Dydak, David A. Edmondson, Gabriele Ende, Lars Ersland, Fei Gao, Ian Greenhouse, Ashley D. Harris, Naying He, Stefanie Heba, Nigel Hoggard, Tun‐Wei Hsu, Jacobus F.A. Jansen, Alayar Kangarlu, Thomas Lange, R. Marc Lebel, Yan Li, Chien‐Yuan Lin, Jy-Kang Liou, Jiing-Feng Lirng, Feng Liu, Ruoyun Ma, Celine Maes, Marta Moreno-Ortega, Scott O. Murray, Sean Noah, Ralph Noeske, Michael D. Noseworthy, Georg Oeltzschner, James J. Prisciandaro, Nicolaas A.J. Puts, Timothy P. L. Roberts, Markus Sack, Napapon Sailasuta, Muhammad G. Saleh, Michael‐Paul Schallmo, Nicholas Simard, Stephan P. Swinnen, Martin Tegenthoff, Peter Truong, Guangbin Wang, Iain D. Wilkinson, Hans-Jörg Wittsack, Hongmin Xu, Fuhua Yan, Chencheng Zhang, Vadim Zipunnikov, Helge J. Zöllner, Richard A.E. Edden

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster UniversityUniversity of TorontoGeneral Electric (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Eye InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésgamma-Aminobutyric acidNeuroscienceVariance (accounting)Computer sciencePsychologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,286 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations202
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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