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Enregistrement W3210561321 · doi:10.5281/zenodo.3363985

bids-standard/pybids: 0.9.3

2019· article· en· W3210561321 sur OpenAlexaff
Tal Yarkoni, Christopher J. Markiewicz, Alejandro de la Vega, Krzysztof J. Gorgolewski, Yaroslav O. Halchenko, Taylor Salo, Quinten McNamara, Krista DeStasio, Jean‐Baptiste Poline, Dmitry Petrov, Valérie Hayot-Sasson, Dylan M. Nielson, Johan D. Carlin, Gregory Kiar, Kirstie Whitaker, Adina Wagner, Elizabeth DuPré, Stefan Appelhoff, Alexander Ivanov, Johannes Wennberg, Lee S. Tirrell, Oscar Estéban, Mainak Jas, Michael Hanke, Russell A. Poldrack, Chris Holdgraf, Isla Staden, Ariel Rokem, Bertrand Thirion, Chadwick Boulay, Dave Kleinschmidt, Erin W. Dickie, Matteo Visconti di Oleggio Castello, Michael Notter, Pauline Roca, Ross Blair

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoMontreal Neurological Institute and HospitalConcordia UniversityOttawa HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Release Notes This version includes a number of minor fixes and improvements, one of which breaks the existing API (by renaming two entities; see #464). With thanks to new contributor Remi Gau. Changes FIX: Avoid DB collisions for redundant entities (#468) FIX: Minor changes to entity names in core spec (#464) FIX: Make bids.reports work properly with .nii images (#463) CI: Execute notebook in Travis (#461) ENH: More sensible <strong>repr</strong> for Tag model (#467)

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1860,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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