neurostuff/NiMARE: 0.0.8
Notice bibliographique
Résumé
Release Notes This release includes a number of bug-fixes, along with enhancements to how many tools within NiMARE implement low-memory options. In addition, we have renamed the CBMA estimators' null methods. The "analytic" method is now "approximate" and the "empirical" method is now "montecarlo". Changes [REF] Rename CBMA null distribution generation methods (#494) @tsalo [FIX] Add informative error when NeuroVault collection is not found (#500) @tsalo [ENH] Support symmetric GCLDA topics with more than two subregions (#499) @tsalo [DOC] Add sphinx-copybutton to docs requirements (#502) @tsalo [ENH] Incorporate information about valid masking approaches into IBMA Estimators (#495) @tsalo [FIX] Deal with extreme t-values in t_to_z by truncating associated p-values (#498) @tsalo [TST] Add flake8-isort to test dependencies (#493) @tsalo [REF] Miscellaneous GCLDA cleanup (#486) @tsalo [DOC] Add new functions and classes to API documentation (#490) @tsalo [ENH] add images_to_coordinates (#446) @jdkent [ENH] Add check_type function (#480) @tsalo [REF] Add low_memory option to Estimators and add function for moving metadata from Dataset to DataFrame (#476) @tsalo [FIX] Set Dataset.basepath using absolute path (#474) @tsalo [FIX] Find common stem in find_stem instead of largest common substring (#472) @tsalo [FIX] Replace misspelled "log_p" with "logp" (#468) @tsalo [FIX] Assume non-symmetric null distribution in ALESubtraction (#464) @tsalo [TST] Add memmap test. (#463) @jdkent [REF] Write temporary files to the NiMARE data directory (#460) @tsalo [REF] Use saved MA maps, when available, in CBMA estimators (#462) @tsalo [FIX] Neurovault name collisions (#457) @jdkent [FIX] Update niftimasker in dataset blob (#459) @jdkent [FIX] Add work-around for maskers that do not accept 1D input (#455) @jdkent [ENH] Add low-memory option for kernel transformers (#453) @tsalo [ENH] add function to convert neurovault collections to a NiMARE dataset (#432) @jdkent [FIX] Ensure IBMA results have the expected number of dimensions (#450) @jdkent [STY, TST] Add flake8-docstrings to requirements (#435) @tsalo
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 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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,831 | 0,812 |
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 ».