Notice bibliographique
Résumé
This chapter contains sections titled: Introduction Magnetoencephalography Introduction MEG Signals Whole-Cortex MEG Systems Preface MEG System Description MEG and EEG MEG Peripherals Sensor Types for MEG Introduction Baseline Optimization for Radial Devices Radial and Planar Gradiometers Radial and Vector Magnetometers Comparison of Various Devices in the Presence of Environmental Noise Fetal MEG Systems Introduction Design Philosophy Construction of fMEG System MEG Data Analysis General Principles MEG Data Interpretation (MEG Source Imaging) Examples of MEG and fMEG Results Clinical MEG Conclusions and Outlook Magnetocardiography Introduction Sources of MCG Signals Cardiomagnetic Instrumentation General System Description and Sensor Array Configurations Multichannel Low-Temperature Systems Systems Operating Outside Magnetically Shielded Rooms High-Temperature SQUIDs Multichannel High-Tc Systems Comparisons of Sensor Types Sensitivity Axial and Planar Sensors Vector Magnetometers Conversion of Signals from Different Sensor Arrays Applications of MCG Introduction Arrhythmia Risk Stratification Studies on Myocardial Ischemia Cardiac Source Imaging Fetal MCG Discussion Statistical Validation of MCG Results Improvement of Clinical Applicability Conclusion and Outlook Quasistatic Field Magnetometry Opening the Near-dc Window Quasistatic Field Magnetometer Applications Magnetoneurography The Long History of Measuring Signal Propagation in Nerves Measurement Technique and Signal Processing Source Modeling for Magnetoneurography Clinical Perspective Liver Susceptometry Incorporated Magnetism as a Source of Diagnostic Information Measurement Technique Applications Outlook Gastromagnetometry Magnetogastrography (MGG) and Magnetoenterography (MENG) Magnetic Marker Monitoring (MMM) Magnetic Relaxation Immunoassays Immunoassays and Superparamagnetic Particles MARIA Instrumental Developments Applications
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».