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Enregistrement W2998889126 · doi:10.3389/fnins.2019.01437

Editorial: Ear-Centered Sensing: From Sensing Principles to Research and Clinical Devices

2020· editorial· en· W2998889126 sur OpenAlexaff
Martin G. Bleichner, Preben Kidmose, Jérémie Voix

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolume (thermodynamics)Computer scienceData sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From Sensing Principles to Research and Clinical DevicesThe human ears are an attractive location for bio-signal acquisition.Heart rate, respiratory rate, skin conductance, eye blink, and eye motion signals, as well as the electrical activity from muscles and the brain can be recorded from the ear.Moreover, the ears provide a discreet and natural anchoring point for placing the necessary wearable hardware, thereby reducing the visibility of integrated devices.In this Research Topic, we define ear-centered sensing as monitoring physiological signals with sensors located in the earcanal (intra-aural), in the pinna, or around the ear (circum-aural).Ear-centered sensing allows data recording over extended periods of time in everyday situations with little disturbance for the users.As the ear is an unconventional place for monitoring these physiological measures, it is necessary to gain a better understanding of the signals and to characterize the signals relative to the conventional measurement methods.

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)0,019
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0180,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,023

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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