Enregistrement W2953332965 · doi:10.1016/j.neuroimage.2019.06.037

Beyond consensus: Embracing heterogeneity in curated neuroimaging meta-analysis

2019· article· en· W2953332965 sur OpenAlexafffund

Gia H. Ngo, Simon B. Eickhoff, Minh Nguyen, Günes Sevinc, Peter T. Fox, R. Nathan Spreng, B.T. Thomas Yeo

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2019

Typearticle

Langueen

DomaineNeuroscience

ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies

Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University

Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionHorizon 2020Ministry of Education, IndiaNational Research FoundationNational Medical Research CouncilNational Research Foundation SingaporeCanadian Institutes of Health Research

Mots-clésNeuroimagingMeta-analysisSet (abstract data type)Computer scienceCognitive psychologyTask (project management)Domain (mathematical analysis)Independent component analysisPsychologyArtificial intelligenceNeuroscienceMathematicsMedicine

DOI10.1016/j.neuroimage.2019.06.037

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)0,506

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,766

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMétarecherche

Catégories consensuellesMétarecherche

DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes

Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes

Score de désaccord entre enseignants0,494

Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,506	0,766
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,005	0,003
Méta-épidémiologie (sens large)	0,022	0,020
Bibliométrie	0,013	0,009
Études des sciences et des technologies	0,003	0,012
Communication savante	0,015	0,017
Science ouverte	0,012	0,013
Intégrité de la recherche	0,010	0,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,004	0,001

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 Opus0,091

Tête enseignante GPT0,311

Écart entre enseignants0,220 · 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