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Enregistrement W3210102169 · doi:10.5281/zenodo.2558498

ME-ICA/tedana: 0.0.6

2019· article· en· W3210102169 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndependent component analysisComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Release Notes We had several major changes this release, including: Changes PCA default component selection to <code>MLE</code>, with previous decision tree accessible through <code>kundu_pca</code> argument Adds verbose outputs for visualization and debugging Addition of <code>tedort</code> argument Bug fix for user-defined mask with poor signal Improved documentation, logging, and issue templates also added. With thanks to @dowdlelt, @jbteves, @KirstieJane, and @tsalo ! Changes Hyperlink DOIs to preferred resolver (#165) @katrinleinweber [REF] Replace hard-coded F-statistic thresholds with scipy.stats function call (#156) @tsalo [FIX] Include ignored components in ME-DN T1c time series (#125) @tsalo [REF] Remove unused arguments and simplify CLI (#163) @tsalo [DOC] Add FAQ and link to ME papers spreadsheet (#160) @tsalo [DOC] Improve logging (#167) @tsalo [FIX] Reduce user-defined mask when there is no good signal (#172) @tsalo [ENH] Add tedort argument to tedana workflow (#155) @tsalo [ENH] Split automatic dimensionality detection from decision tree in TEDPCA (#164) @tsalo [ENH] Add verbose outputs for pipeline walkthrough (#174) @tsalo [fix] update python version support in README (#182) @emdupre [DOC] Fix eimask logging, ste definitions in eigendecomp (#184) @dowdlelt [DOC] Fix arg parser (#195) @dowdlelt Fix broken link to code of conduct (#198) @KirstieJane [DOC] Add tedana development setup instructions (#197) @jbteves Corrects README.md to show correct conda and pip instructions (#205) @jbteves [FIX] Propagate TR to ref_image header (#207) @dowdlelt [FIX] Do not use minimum mask for OC data in tedpca (#204) @tsalo [ENH] Adds issue templates for bugs and discussions (#189) @jbteves [ENH] Normalize all the line endings (#191) @jbteves

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7870,130

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,195 · 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