The ENIGMA Sports Injury Working Group: an International Collaboration to Further our Understanding of Sports-Related Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Sports-related brain injury is very common, and the potential long-term effects include a widerange of neurological and psychiatric symptoms, and potentially neurodegeneration. Aroundthe globe, researchers are conducting neuroimaging studies on primarily homogenoussamples of athletes. However, neuroimaging studies are expensive and time consuming, andthus current findings from studies of sports-related brain injury are often limited by smallsample size. Further, current studies apply a variety of neuroimaging techniques and analysistools which limit comparability among studies. The ENIGMA Sports Injury working group aimsto provide a platform for data sharing and collaborative data analysis thereby leveragingexisting data and expertise. By harmonizing data from a large number of studies from aroundthe globe, we will work towards reproducibility of previously published findings and towardsaddressing important research questions with regard to diagnosis, prognosis, and efficacy oftreatment for sport-related brain injury. Moreover, the ENIGMA Sports Injury working group iscommitted to providing recommendations for future prospective data acquisition to enhancefurther, both, data quality and scientific rigor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,026 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».