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Enregistrement W2969327530 · doi:10.1016/j.neubiorev.2019.08.014

Towards a consensus on developmental regression

2019· article· en· W2969327530 sur OpenAlexaff
Dajie Zhang, Francesco Bedogni, Sofie Boterberg, Carol Camfield, Peter Camfield, Tony Charman, Leopold Curfs, Christa Einspieler, Gianluca Esposito, Bianca De Filippis, Robin P. Goin‐Kochel, Günter U. Höglinger, Daniel Holzinger, Ana‐Maria Iosif, Giulio E. Lancioni, Nicoletta Landsberger, Giovanni Laviola, Eva M. Marco, Michael Müller, Jeffrey L. Neul, Karin Nielsen‐Saines, Anders Nordahl‐Hansen, Mark F. O’Reilly, Sally Ozonoff, Luise Poustka, Herbert Roeyers, M. Ranković, Jeff Sigafoos, Kristiina Tammimies, Gillian S. Townend, Lonnie Zwaigenbaum, Markus Zweckstetter, Sven Bölte, Peter B. Marschik

Notice bibliographique

RevueNeuroscience & Biobehavioral Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftAustrian Science FundOesterreichische NationalbankBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPrecuneusCuneusPosterior cingulateCingulum (brain)NeurosciencePsychosisFunctional magnetic resonance imagingPsychologyMagnetic resonance imagingInferior frontal gyrusPopulationTemporal lobeMedicineDiffusion MRIPsychiatryRadiology

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0030,023
Communication savante0,0070,015
Science ouverte0,0080,011
Intégrité de la recherche0,0120,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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