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Enregistrement W4281297932 · doi:10.5281/zenodo.6572563

Neurophotonic tools for microscopic measurements and manipulation: status report

2022· article· en· W4281297932 sur OpenAlexaff
Abdelfattah Abdelfattah, Ahuja, Akkin, Allu, Boas, Brake, Buckley, Campbell, Chen, Cheng, Cižmár, Costantini Costantini, De Vittorio, Devor, Doran, El Khatib, Emiliani, Fomin-Thunemann, Fainman, Fernández Alfonso, Ferri, Gilad, Han ., Harris, Hillman, Hochgeschwender, Ji, Kılıç, Lake, Li, Mächler, Mesquita, Richard C. Miller, Nadella, Nägerl, Nasu, Nimmerjahn, Ondrácková, Pavone, Perez Campos, Peterka, Pisano, Pisanello, Sabatini, Sadegh, Sakadžic, Shoham, Shroff, Silver, Sims, Srinivasan, Thunemann, Tian Tian, Troxler, Valera, Vaziri, Виноградов, Vitale, Wang, Uhlířová, Xu, Yang, Yellen, Yizhar, Zhao

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeJapan Society for the Promotion of ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeFondazione Cassa di Risparmio di FirenzeEuropean CommissionKavli FoundationCharles E. Kaufman FoundationMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyLaserlab-EuropeUniversity of MinnesotaNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<em>Neurophotonics</em> was launched in 2014 coinciding with the launch of the BRAIN Initiative focused on development of technologies for advancement of neuroscience. For the last seven years, Neurophotonics’ agenda has been well aligned with this focus on neurotechnologies featuring new optical methods and tools applicable to brain studies. While the BRAIN Initiative 2.0 is pivoting towards applications of these novel tools in the quest to understand the brain, in this article we review an extensive and diverse toolkit of novel methods to explore brain function that have emerged from the BRAIN Initiative and related large-scale efforts for measurement and manipulation of brain structure and function. Here, we focus on neurophotonic tools mostly applicable to animal studies. A companion article, scheduled to appear later this year, will cover diffuse optical imaging methods applicable to noninvasive human studies. For each domain, we outline the current state-of-the-art of the respective technologies, identify the areas where innovation is needed and provide an outlook for the future directions.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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