Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growing field of neuroimaging has offered exciting insights into the inner workings of the human brain in health and disease. Structural neuroimaging techniques provide detailed information about the physical properties and anatomy of the brain and nervous system, including cerebrospinal fluid, blood vessels, and different types of tissue. The most commonly used structural neuroimaging techniques are computed tomography (CT) and structural magnetic resonance imaging (MRI). CT uses X-rays to create a two-dimensional representation of neural tissue, whereas MRI quantifies differences in tissue density by manipulating molecules using magnetic fields, magnetic field gradients, and radio waves. Functional neuroimaging techniques provide a measure of when and where activity is occurring in the brain by quantifying underlying physiological processes. Functional neuroimaging techniques fall into two broad categories: measures of direct brain activity, including electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG), and measures of indirect brain activity, such as positron emission tomography (PET), functional magnetic resonance imaging (fMRI), and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Different functional neuroimaging techniques can be used to examine different physiological changes, including electrical activity, magnetic field changes, metabolic and neurotransmitter activity, and indirect measures of blood flow to offer insight into cognitive processing. Structural and functional neuroimaging have made a profound impact on understanding the brain both during normal functioning and in clinical pathology. Overall, neuroimaging is a powerful tool for both research and clinical practice and offers a noninvasive window into the central nervous system of humans in both health and disease.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,192 | 0,081 |
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 ».