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Enregistrement W2954654581 · doi:10.1038/s41597-019-0105-7

iEEG-BIDS, extending the Brain Imaging Data Structure specification to human intracranial electrophysiology

2019· article· en· W2954654581 sur OpenAlexaff
Chris Holdgraf, Stefan Appelhoff, Stephan Bickel, Kristofer E. Bouchard, Sasha D’Ambrosio, Olivier David, Orrin Devinsky, Ben Dichter, Adeen Flinker, Brett L. Foster, Krzysztof J. Gorgolewski, Iris I. A. Groen, David M. Groppe, Aysegul Gunduz, Liberty S. Hamilton, Christopher J. Honey, Mainak Jas, Robert T. Knight, Jean‐Philippe Lachaux, Jonathan C. Lau, Christopher Lee‐Messer, Brian N. Lundstrom, Kai J. Miller, Jeffrey G. Ojemann, Robert Oostenveld, Natalia Petridou, Gio Piantoni, Andrea Pigorini, Nader Pouratian, Nick F. Ramsey, Arjen Stolk, Nicole C. Swann, François Tadel, Bradley Voytek, Brian A. Wandell, Jonathan Winawer, Kirstie Whitaker, Lyuba Zehl, Dora Hermes

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthWhitehall FoundationGordon and Betty Moore FoundationHorizon 2020 Framework ProgrammeAlfred P. Sloan FoundationEuropean CommissionAlan Turing InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceMetadataData sharingNeuroinformaticsHuman brainNeuroscienceArtificial intelligenceData sciencePsychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Brain Imaging Data Structure (BIDS) is a community-driven specification for organizing neuroscience data and metadata with the aim to make datasets more transparent, reusable, and reproducible. Intracranial electroencephalography (iEEG) data offer a unique combination of high spatial and temporal resolution measurements of the living human brain. To improve internal (re)use and external sharing of these unique data, we present a specification for storing and sharing iEEG data: iEEG-BIDS.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreMéthodes

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

En bref

Citations181
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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