nipy/nibabel: 3.0.0rc1
Notice bibliographique
Résumé
Most work on NiBabel so far has been by Matthew Brett (MB), Chris Markiewicz (CM), Michael Hanke (MH), Marc-Alexandre Côté (MC), Ben Cipollini (BC), Paul McCarthy (PM), Chris Cheng (CC), Yaroslav Halchenko (YOH), Satra Ghosh (SG), Eric Larson (EL), Demian Wassermann, and Stephan Gerhard. References like "pr/298" refer to github pull request numbers. 3.0.0rc1 (Saturday 16 November 2019) Release candidate for NiBabel 3.0, initiating a minimum one-month testing window. Downstream projects are requested to test against the release candidate by installing with pip install --pre nibabel. New features ArrayProxy method get_scaled() scales data with a dtype of a specified precision, promoting as necessary to avoid overflow. This is to used in img.get_fdata() to control memory usage. (pr/833) (CM, reviewed by Ross Markello) GiftiImage method agg_data() to return usable data arrays (pr/793) (Hao-Ting Wang, reviewed by CM) Accept os.PathLike objects in place of filenames (pr/610) (Cameron Riddell, reviewed by MB, CM) Function to calculate obliquity of affines (pr/815) (Oscar Esteban, reviewed by MB) Enhancements get_fdata(dtype=np.float32) will attempt to avoid casting data to np.float64 when scaling parameters would otherwise promote the data type unnecessarily. (pr/833) (CM, reviewed by Ross Markello) ArraySequence now supports a large set of Python operators to combine or update in-place. (pr/811) (MC, reviewed by Serge Koudoro, Philippe Poulin, CM, MB) Warn, rather than fail, on DICOMs with unreadable Siemens CSA tags (pr/818) (Henry Braun, reviewed by CM) Improve clarity of coordinate system tutorial (pr/823) (Egor Panfilov, reviewed by MB) Bug fixes Sliced Tractograms no longer apply_affine to the original Tractogram's streamlines. (pr/811) (MC, reviewed by Serge Koudoro, Philippe Poulin, CM, MB) Re-import externals/netcdf.py from scipy to resolve numpy deprecation (pr/821) (CM) Maintenance Support Python >=3.5.1, including Python 3.8.0 (pr/787) (CM) Manage versioning with slightly customized Versioneer (pr/786) (CM) Reference Nipy Community Code and Nibabel Developer Guidelines in GitHub community documents (pr/778) (CM, reviewed by MB) API changes and deprecations Deprecate ArraySequence.data in favor of ArraySequence.get_data(), which will return a copy. ArraySequence.data now returns a read-only view. (pr/811) (MC, reviewed by Serge Koudoro, Philippe Poulin, CM, MB) Deprecate DataobjImage.get_data() API, to be removed in nibabel 5.0 (pr/794, pr/809) (CM, reviewed by MB)
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,490 | 0,712 |
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 ».