Enregistrement W2985923507 · doi:10.1038/s41586-020-2314-9

Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams

2020· article· en· W2985923507 sur OpenAlexafffund

Rotem Botvinik‐Nezer, Felix Holzmeister, Colin F. Camerer, Anna Dreber, Jürgen Huber, Magnus Johannesson, Michael Kirchler, Roni Iwanir, Jeanette A. Mumford, R. Alison Adcock, Paolo Avesani, Błażej M. Bączkowski, Aahana Bajracharya, Leah Bakst, Sheryl Ball, Marco Barilari, Nadège Bault, Derek Beaton, Julia Beitner, Roland G. Benoit, Ruud Berkers, Jamil P. Bhanji, Bharat B. Biswal, Sebastian Bobadilla-Suarez, Tiago Bortolini, Katherine L. Bottenhorn, Alexander Bowring, Senne Braem, Hayley R. Brooks, Emily G. Brudner, Cristian Buc Calderon, Julia A. Camilleri, Jaime J. Castrellon, Luca Cecchetti, Edna C. Cieslik, Zachary J. Cole, Olivier Collignon, Robert W. Cox, William A. Cunningham, Stefan Czoschke, Kamalaker Dadi, Charles P. Davis, Alberto De Luca, Mauricio R. Delgado, Lysia Demetriou, Jeffrey B. Dennison, Xin Di, Erin W. Dickie, Ekaterina Dobryakova, Claire Donnat, Juergen Dukart, Niall W. Duncan, Joke Durnez, Amr Eed, Simon B. Eickhoff, Andrew Erhart, Laura Fontanesi, G. Matthew Fricke, Shiguang Fu, Adriana Galván, Rémi Gau, Sarah Genon, Tristan Glatard, Enrico Glerean, Jelle J. Goeman, Sergej Golowin, Carlos González‐García, Krzysztof J. Gorgolewski, Cheryl L. Grady, Mikella A Green, João F. Guassi Moreira, Olivia Guest, Shabnam Hakimi, J. Paul Hamilton, Roeland Hancock, Giacomo Handjaras, Bronson Harry, Colin Hawco, Peer Herholz, Gabrielle Herman, Stephan Heunis, Felix Hoffstaedter, Jeremy Hogeveen, Susan Holmes, Hu Chuan-Peng, Scott A. Huettel, Matthew Hughes, Vittorio Iacovella, Alexandru D. Iordan, Peder Mortvedt Isager, Ayse Ilkay Isik, Andrew Jahn, Matthew R. Johnson, Tom Johnstone, Michael Joseph, Anthony Juliano, Joseph W. Kable, Michalis Kassinopoulos, Cemal Koba, Xiangzhen Kong, Timothy R. Koscik, Nuri Erkut Kucukboyaci, Brice A. Kuhl, Sebastian Kupek, Angela R. Laird, Claus Lamm, Robert Langner, Nina Lauharatanahirun, Hongmi Lee, Sangil Lee, Alexander Leemans, Andrea Leo, Elise Lesage, Flora Li, Monica Y. C. Li, Phui Cheng Lim, Evan Nathaniel Lintz, Schuyler Liphardt, Annabel B. Losecaat Vermeer, Bradley C. Love, Michael L. Mack, Norberto Malpica, Theo Marins, Camille Maumet, Kelsey McDonald, Joseph T. McGuire, Helena Melero, Adriana S. Méndez Leal, Benjamin Meyer, Kristin N. Meyer, Glad Mihai, Georgios D. Mitsis, Jorge Moll, Dylan M. Nielson, Gustav Nilsonne, Michael Notter, Emanuele Olivetti, Adrian Onicas, Paolo Papale, Kaustubh R. Patil, Jonathan E. Peelle, Alexandre Perez-Lebel, Doris Pischedda, Jean‐Baptiste Poline, Yanina Prystauka, Shruti Ray, Patricia A. Reuter‐Lorenz, Richard C. Reynolds, Emiliano Ricciardi, Jenny Rieck, Anais Rodriguez-Thompson, Anthony Romyn, Taylor Salo, Gregory R. Samanez‐Larkin, Emilio Sanz‐Morales, Margaret L. Schlichting, Douglas H. Schultz, Qiang Shen, Margaret A. Sheridan, Jennifer A. Silvers, Kenny Skagerlund, Alec Smith, David V. Smith, Peter Sokol‐Hessner, Simon R. Steinkamp, Sarah M. Tashjian, Bertrand Thirion, John Thorp, Gustav Tinghög, Loreen Tisdall, Steven Tompson, Claudio Toro‐Serey, Juan Jesús Torre, Leonardo Tozzi, Vuong Truong, Luca Turella, Anna van 't Veer, Tom Verguts, Jean M. Vettel, Sagana Vijayarajah, Khoi Vo, Matthew B. Wall, Wouter D. Weeda, Susanne Weis, David White, David Wisniewski, Alba Xifra‐Porxas, Emily A. Yearling, Sangsuk Yoon, Rui Yuan, Kenneth S.L. Yuen, Lei Zhang, Xu Zhang, Joshua Zosky, Thomas E. Nichols, Russell A. Poldrack, Tom Schönberg

Notice bibliographique

RevueNature · 2020

Typearticle

Langueen

DomaineNeuroscience

ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies

Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Addiction and Mental HealthMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoConcordia UniversityBaycrest HospitalHealth Sciences Centre

Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsNational Institutes of HealthMax-Planck-GesellschaftCanada First Research Excellence FundMinistry of Education, IndiaIsrael Science FoundationNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringFonds Wetenschappelijk OnderzoekChina Postdoctoral Science FoundationMarcus och Amalia Wallenbergs minnesfondVlaamse regeringFonds De La Recherche Scientifique - FNRSAustrian Science FundNational Natural Science Foundation of ChinaVetenskapsrådetVienna Science and Technology FundHealth CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustTel Aviv UniversityFondation Brain CanadaEuropean CommissionKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNational Imaging FacilityNational Institute of Mental HealthUniversität BaselMcGill UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation

Mots-clésWorkflowFlexibility (engineering)Computer scienceData scienceVariation (astronomy)Pipeline (software)Data miningStatistical powerStatisticsMathematics

DOI10.1038/s41586-020-2314-9

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)0,065

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166

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

Catégories candidatesMétarecherche

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,935

Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,065	0,166
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,002	0,002
Bibliométrie	0,003	0,003
Études des sciences et des technologies	0,001	0,003
Communication savante	0,004	0,003
Science ouverte	0,002	0,004
Intégrité de la recherche	0,002	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	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 Opus0,026

Tête enseignante GPT0,279

Écart entre enseignants0,253 · 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