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Enregistrement W2951967024 · doi:10.3389/fneur.2019.00425

10Kin1day: A Bottom-Up Neuroimaging Initiative

2019· article· en· W2951967024 sur OpenAlexafffund
Martijn P. van den Heuvel, Lianne H. Scholtens, Hannelore K. van der Burgh, Federica Agosta, Clara Alloza, Celso Arango, Bonnie Auyeung, Simon Baron‐Cohen, Silvia Basaia, Manon J.N.L. Benders, Frauke Beyer, Linda Booij, Kees P. J. Braun, Geraldo F. Busatto, Wiepke Cahn, Dara M. Cannon, Tiffany Chaim-Avancini, Sandra Sau Man Chan, Eric Chen, Benedicto Crespo‐Facorro, Eveline A. Crone, Udo Dannlowski, Sonja M. C. de Zwarte, Bruno Dietsche, Gary Donohoe, Stefan S. du Plessis, Sarah Durston, Covadonga M. Díaz‐Caneja, Ana M. Díaz‐Zuluaga, Robin Emsley, Massimo Filippi, Thomas Frodl, Martin Gorges, Beata Graff, Dominik Grotegerd, Dariusz Gąsecki, Julie M. Hall, Laurena Holleran, Rosemary Holt, Helene Hopman, Andreas Jansen, Joost Janssen, Krzysztof Jodzio, Lutz Jäncke, Vasiliy G. Kaleda, Jan Kassubek, Shahrzad Kharabian Masouleh, Tilo Kircher, Martijn Koevoets, Vladimir Kostić, Axel Krug, Stephen M. Lawrie, И. С. Лебедева, Edwin Lee, Tristram A. Lett, Simon J.G. Lewis, Franziskus Liem, Michael Lombardo, Carlos López‐Jaramillo, Daniel S. Margulies, Sebastian Markett, Paulo Marques, Ignacio Martínez‐Zalacaín, Colm McDonald, Andrew M. McIntosh, Genevieve McPhilemy, Susanne Meinert, José M. Menchón, Christian Montag, Pedro Silva Moreira, Pedro Morgado, David Mothersill, Susan Mérillat, Hans-Peter Müller, Leila Nabulsi, Pablo Najt, Krzysztof Narkiewicz, Patrycja Naumczyk, Bob Oranje, Víctor Ortiz‐García de la Foz, Jiska S. Peper, Julián Pineda, Paul E. Rasser, Ronny Redlich, Jonathan Repple, Martin Reuter, Pedro G. P. Rosa, Amber Ruigrok, Agnieszka Sabisz, Ulrich Schall, Soraya Seedat, Maurício H. Serpa, Stavros Skouras, Carles Soriano‐Mas, Nuno Sousa, Edyta Szurowska, A. S. Tomyshev, Diana Tordesillas‐Gutiérrez, Sofie L. Valk, Leonard H. van den Berg, Theo G.M. van Erp, Neeltje E.M. van Haren, Judith van Leeuwen, Arno Villringer, Christiaan H. Vinkers, Christian Vollmar, Lea Waller, Henrik Walter, Heather C. Whalley, M Witkowska, A. Veronica Witte, Marcus V. Zanetti, Rui Zhang, Siemon C. de Lange

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringUniversiteit UtrechtNational Institute of Mental HealthNational Center for Research ResourcesHealth and Medical Research FundInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMcDonnell Center for Systems NeuroscienceNational Institutes of HealthWestern Sydney UniversityInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringWellcome TrustMeath FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftScience Foundation IrelandAustralian Schizophrenia Research BankBundesamt für GesundheitEuropean CommissionVelux StiftungNational Institute for Health and Care ResearchNational Health and Medical Research CouncilNIH Blueprint for Neuroscience ResearchRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésNeuroimagingHuman Connectome ProjectConnectomeNeuroscienceEvent (particle physics)Top-down and bottom-up designData sciencePsychologyComputer scienceFunctional connectivityCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We organized 10Kin1day, a pop-up scientific event with the goal to bring together neuroimaging groups from around the world to jointly analyze 10,000+ existing MRI connectivity datasets during a 3-day workshop. In this report, we describe the motivation and principles of 10Kin1day, together with a public release of 8,000+ MRI connectome maps of the human brain.

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

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0060,029
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,031

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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