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Enregistrement W3009018113

Quantitative MRI of the spinal cord: Reproducibility and normative values across 40 sites

2020· article· en· W3009018113 sur OpenAlexaff
Eva Alonso‐Ortiz, Charley Gros, Alexandru Foias, Mihael Abramovic, Christoph Arneitz, Nicole Atcheson, Laura Barlow, Robert Barry, Markus Barth, Marco Battiston, Christian Büchel, Matthew D. Budde, Virginie Callot, Benjamin De Leener, Maxime Descoteaux, Paulo Loureiro de Sousa, Marek Dostál, Julien Doyon, Adam Dvorak, Falk Eippert, Karla R. Epperson, Jürgen Finsterbusch, Issei Fukunaga, Claudia A. M. Gandini Wheeler‐Kingshott, Giancarlo Germani, Guillaume Gilbert, Francesco Grussu, Akifumi Hagiwara, Pierre‐Gilles Henry, Thomas Horak, Masaaki Hori, James M. Joers, Kouhei Kamiya, Haleh Karbasforoushan, Ali Khatibi, Joo-Won Kim, Nawal Kinany, Hagen H. Kitzler, Shannon Kolind, Joe Yazhuo Kong, Paul Kuntke, Nyoman D. Kurniawan, Sławomir Kuśmia, René Labounek, Maria Marcella Laganà, Corree Laule, Christine Law, Christophe Lenglet, Tobias Leutritz, Yaou Liu, Sara Llufriú, Sean Mackey, Eloy Jiménez Martínez, Igor Nestrašil, Nico Papinutto, Daniel S. Papp, Deborah Pareto, Todd B. Parrish, Anna Pichiecchio, À. Rovira Cañellas, Marc J. Ruitenberg, Rebecca S. Samson, G. Savini, Maryam Seif, Alan C. Seifert, Alex K. Smith, Zachary A. Smith, Elisabeth Solana, Yuichi Suzuki, George Tackley, Alexandra Tinnermann, Jan Valošek, Marios Yiannakas, Kenneth A. Weber, Nikolaus Weiskopf, Richard G. Wise, Patrik O. Wyss, Junqian Xu, Julien Cohen‐Adad

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité de SherbrookeMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproducibilityNormativeMedicineMathematicsStatisticsPolitical scienceLaw
DOInon disponible

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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