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Enregistrement W2968308266 · doi:10.21105/joss.01294

PyBIDS: Python tools for BIDS datasets

2019· article· en· W2968308266 sur OpenAlexaff
Tal Yarkoni, Christopher J. Markiewicz, Alejandro de la Vega, Krzysztof J. Gorgolewski, Taylor Salo, Yaroslav O. Halchenko, Quinten McNamara, Krista DeStasio, Jean‐Baptiste Poline, Dmitry Petrov, Valérie Hayot-Sasson, Dylan M. Nielson, Johan D. Carlin, Gregory Kiar, Kirstie Whitaker, Elizabeth DuPré, Adina Wagner, Lee S. Tirrell, Mainak Jas, Michael Hanke, Russell A. Poldrack, Oscar Estéban, Stefan Appelhoff, Chris Holdgraf, Isla Staden, Bertrand Thirion, Dave Kleinschmidt, John Anthony Lee, Matteo di Castello, Michael Notter, Ross Blair

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Open Source Software · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPython (programming language)Computer scienceProgramming languageWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain imaging researchers regularly work with large, heterogeneous, high-dimensional datasets. Historically, researchers have dealt with this complexity idiosyncratically, with every lab or individual implementing their own preprocessing and analysis procedures. The resulting lack of field-wide standards has severely limited reproducibility and data sharing and reuse.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,059

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,280 · 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
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations68
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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