Enregistrement W3188843906 · doi:10.1016/j.neuron.2021.07.015

The continued need for animals to advance brain research

2021· article· en· W3188843906 sur OpenAlexfundno aff

Judith R. Homberg, Roger A.H. Adan, Natália Alenina, Antonis Asiminas, Michael Bäder, Tom Beckers, Denovan P. Begg, Arjan Blokland, Marilise Escobar Bürger, Gertjan van Dijk, Ulrich Eisel, Ype Elgersma, Bernhard Englitz, Antonio Fernández‐Ruiz, Carlos P. Fitzsimons, Anne‐Marie van Dam, Peter Gass, Joanes Grandjean, Robbert Havekes, Marloes J. A. G. Henckens, Christiane Herden, Roelof A. Hut, Wendy Jarrett, Kate L. Jeffrey, Daniela Ježová, Andries Kalsbeek, Maarten Kamermans, Martien J. Kas, Nael Nadif Kasri, Amanda J. Kiliaan, Sharon M. Kolk, Anikó Kőrösi, S. Mechiel Korte, Tamás Kozicz, Steven A. Kushner, Kirk Leech, Klaus‐Peter Lesch, Heidi M. B. Lesscher, Paul J. Lucassen, Anita Lüthi, MA Li-ya, Anne Stephanie Mallien, Peter Meerlo, Jorge F. Mejías, Frank J. Meye, Anna S. Mitchell, Joram D. Mul, Umberto Olcese, Azahara Oliva González, Berend Olivier, Massimo Pasqualetti, Cyriel M. A. Pennartz, Piotr Popik, Jos Prickaerts, Liset Menéndez de la Prida, Sidarta Ribeiro, Benno Roozendaal, Janine I. Rossato, Ali‐Akbar Salari, Regien G. Schoemaker, August B. Smit, Louk J. M. J. Vanderschuren, Tomonori Takeuchi, Rixt van der Veen, Marten P. Smidt, Vladyslav V. Vyazovskiy, Maximilian Wiesmann, Corette J. Wierenga, Bella Williams, Ingo Willuhn, Markus Wöhr, M.C.J. Wolvekamp, Eddy A. van der Zee, Lisa Genzel

Notice bibliographique

RevueNeuron · 2021

Typearticle

Langueen

DomaineNeuroscience

ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesFederation of European Neuroscience SocietiesNovo Nordisk FondenWellcome TrustHospital for Sick ChildrenUniversity of California, San FranciscoUniversity of TorontoLundbeckfondenBrandeis University

Mots-clésNeuroscienceBrain researchPsychologyCognitive scienceCognitive psychology

DOI10.1016/j.neuron.2021.07.015

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)0,023

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire

Score de désaccord entre enseignants0,025

Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,023	0,019
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,006
Communication savante	0,003	0,009
Science ouverte	0,002	0,003
Intégrité de la recherche	0,007	0,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,025	0,007

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 Opus0,127

Tête enseignante GPT0,423

Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeThéorique ou conceptuel

Domainenon disponible

GenreCommentaire

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

En bref

Citations58

Publié2021

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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