Bridging Big Data: Procedures for Combining Non-equivalent Cognitive Measures from the ENIGMA Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Investigators in neuroscience have turned to Big Data to address replication and reliability issues by increasing sample sizes, statistical power, and representativeness of data. These efforts unveil new questions about integrating data arising from distinct sources and instruments. We focus on the most frequently assessed cognitive domain - memory testing - and demonstrate a process for reliable data harmonization across three common measures. We aggregated global raw data from 53 studies totaling N = 10,505 individuals. A mega-analysis was conducted using empirical bayes harmonization to remove site effects, followed by linear models adjusting for common covariates. A continuous item response theory (IRT) model estimated each individual's latent verbal learning ability while accounting for item difficulties. Harmonization significantly reduced inter-site variance while preserving covariate effects, and our conversion tool is freely available online. This demonstrates that large-scale data sharing and harmonization initiatives can address reproducibility and integration challenges across the behavioral sciences.
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 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 | 0,204 | 0,440 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».