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Enregistrement W2966883685 · doi:10.1016/j.neuroimage.2019.116091

Image processing and analysis methods for the Adolescent Brain Cognitive Development Study

2019· article· en· W2966883685 sur OpenAlexaff
Donald J. Hagler, SeanN. Hatton, M. Daniela Cornejo, Carolina Makowski, Damien A. Fair, Anthony Steven Dick, Matthew T. Sutherland, B. J. Casey, Deanna M. Barch, Michael P. Harms, Richard Watts, James M. Bjork, Hugh Garavan, Laura Hilmer, Christopher J. Pung, Chelsea S. Sicat, Joshua Kuperman, Hauke Bartsch, Feng Xue, Mary M. Heitzeg, Angela R. Laird, Thanh T. Trinh, Raúl González, Susan F. Tapert, Michael C. Riedel, Lindsay M. Squeglia, Luke W. Hyde, Monica D. Rosenberg, Eric Earl, Katia Delrahim Howlett, Fiona C. Baker, Mary Soules, Jazmín Díaz, Octavio Ruiz de Leon, Wesley K. Thompson, Michael C. Neale, Megan M. Herting, Elizabeth R. Sowell, Ruben P. Alvarez, Samuel W. Hawes, Mariana Sánchez, Jerzy Bodurka, Florence J. Breslin, Amanda Sheffield Morris, Martin P. Paulus, W. Kyle Simmons, Jon̈athan R. Polimeni, André van der Kouwe, Andrew S. Nencka, Kevin M. Gray, Carlo Pierpaoli, John A. Matochik, Antonio Noronha, Will M. Aklin, Kevin P. Conway, Meyer D. Glantz, Elizabeth A. Hoffman, Marsha F. Lopez, Vani Pariyadath, Susan R.B. Weiss, Dana L. Wolff‐Hughes, Rebecca DelCarmen‐Wiggins, Sarah W. Feldstein Ewing, Óscar Miranda-Domínguez, Bonnie J. Nagel, Anders Perrone, Darrick Sturgeon, Aimée Goldstone, Adolf Pfefferbaum, Kilian M. Pohl, Devin Prouty, Kristina A. Uban, Susan Y. Bookheimer, Mirella Dapretto, Adriana Galván, Kara Bagot, Jay N. Giedd, M. Alejandra Infante, Joanna Jacobus, Kevin Patrick, Paul D. Shilling, Rahul S. Desikan, Yi Li, Leo P. Sugrue, Marie T. Banich, Naomi P. Friedman, John K. Hewitt, Christian J. Hopfer, Joseph T. Sakai, Jody Tanabe, Linda B. Cottler, Sara Jo Nixon, Linda Chang, Christine Cloak, Thomas Ernst, Gloria Reeves, David N. Kennedy, Steve Heeringa, Scott Peltier, John E. Schulenberg, Chandra Sripada, Robert A. Zucker, William G. Iacono, Mónica Luciana, Finnegan J. Calabro, Duncan B. Clark, David A. Lewis, Beatríz Luna, Claudiu Schirda, Tufikameni Brima, John J. Foxe, Edward G. Freedman, Daniel W. Mruzek, Michael J. Mason, Rebekah S. Huber, Erin McGlade, Andrew P. Prescot, Perry F. Renshaw, Deborah Yurgelun‐Todd, Nicholas Allgaier, Julie A. Dumas, Masha Y. Ivanova, Alexandra Potter, Paul Florsheim, Christine L. Larson, Krista M. Lisdahl, Michael E. Charness, Bernard F. Fuemmeler, John M. Hettema, Hermine H. Maes, Joel L. Steinberg, Andrey P. Anokhin, Paul E.A. Glaser, Andrew C. Heath, Pamela A. F. Madden, Arielle Baskin–Sommers, R. Todd Constable, Steven Grant, Gayathri J. Dowling, Sandra A. Brown, Terry L. Jernigan, Anders M. Dale

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWomen's Health Research InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringGE HealthcareUniversity of California, San DiegoU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Institute on AgingNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésNeuroimagingCognitionPsychologyFunctional magnetic resonance imagingNormativeResting state fMRINeuroscience

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1 150
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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