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Enregistrement W3016768412 · doi:10.1038/s41562-020-0846-5

Neurobehavioural characterisation and stratification of reinforcement-related behaviour

2020· article· en· W3016768412 sur OpenAlexaff
Tianye Jia, Alex Ing, Erin Burke Quinlan, Nicole Tay, Qiang Luo, Francesca Biondo, Tobias Banaschewski, Gareth J. Barker, Arun L.W. Bokde, Uli Bromberg, Christian Büchel, Sylvane Desrivières, Jianfeng Feng, Herta Flor, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Bernd Ittermann, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Juliane H. Fröhner, Michael N. Smolka, Henrik Walter, Robert Whelan, Günter Schumann

Notice bibliographique

RevueNature Human Behaviour · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on Drug AbuseMedical Research CouncilHigher Education Discipline Innovation ProjectSixth Framework ProgrammeFondation pour la Recherche MédicaleHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institutes of HealthNational Key Research and Development Program of ChinaSeventh Framework ProgrammeMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of ChinaEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheScience Foundation IrelandDeutsche ForschungsgemeinschaftKing's College LondonFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchEuropean CommissionNational Natural Science Foundation of China-Yunnan Joint FundSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésReinforcementStratification (seeds)PsychologySocial psychologyBiology

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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