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Enregistrement W3203937348 · doi:10.1038/s41597-021-01033-3

The “Narratives” fMRI dataset for evaluating models of naturalistic language comprehension

2021· article· en· W3203937348 sur OpenAlexaff
Samuel A. Nastase, Yunfei Liu, Hanna Hillman, Asieh Zadbood, Liat Hasenfratz, Neggin Keshavarzian, Janice Chen, Christopher J. Honey, Yaara Yeshurun, Mor Regev, Mai Nguyen, Claire H. C. Chang, Christopher Baldassano, Olga Lositsky, Erez Simony, Michael A. Chow, Yuan Chang Leong, Paula P. Brooks, Emily Micciche, Gina Choe, Ariel Goldstein, Tamara Vanderwal, Yaroslav O. Halchenko, Kenneth A. Norman, Uri Hasson

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental HealthAdvanced Research Projects AgencyU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringIntel CorporationDefense Advanced Research Projects AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésNarrativeComputer scienceMetadataComprehensionNeuroimagingVariety (cybernetics)Benchmark (surveying)Data collectionNatural language processingPsychologyArtificial intelligenceLinguisticsWorld Wide WebNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "Narratives" collection aggregates a variety of functional MRI datasets collected while human subjects listened to naturalistic spoken stories. The current release includes 345 subjects, 891 functional scans, and 27 diverse stories of varying duration totaling ~4.6 hours of unique stimuli (~43,000 words). This data collection is well-suited for naturalistic neuroimaging analysis, and is intended to serve as a benchmark for models of language and narrative comprehension. We provide standardized MRI data accompanied by rich metadata, preprocessed versions of the data ready for immediate use, and the spoken story stimuli with time-stamped phoneme- and word-level transcripts. All code and data are publicly available with full provenance in keeping with current best practices in transparent and reproducible neuroimaging.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,182 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations153
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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