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Enregistrement W4379539304 · doi:10.1038/s41592-024-02237-2

brainlife.io: a decentralized and open-source cloud platform to support neuroscience research

2024· article· en· W4379539304 sur OpenAlexaff
Soichi Hayashi, Bradley Caron, Anibal Sólon Heinsfeld, Sophia Vinci‐Booher, Brent McPherson, Daniel Bullock, Giulia Bertò, Guiomar Niso, Sandra Hanekamp, Daniel Levitas, Kimberly L. Ray, A. Mackenzie, Paolo Avesani, Lindsey Kitchell, Josiah K. Leong, Filipi N. Silva, Serge Koudoro, Hanna E. Willis, Jasleen K. Jolly, Derek Pisner, Taylor R. Zuidema, Jan W. Kurzawski, Kyriaki Mikellidou, Aurore Bussalb, Maximilien Chaumon, Nathalie George, Chris Rorden, Conner Victory, Dheeraj Bhatia, Dogu Baran Aydogan, Fang‐Cheng Yeh, Franco Delogu, Javier Guaje, Jelle Veraart, Jeremy Fischer, Joshua Faskowitz, Ricardo Fábrega, David Hunt, S. P. Mc Kee, Shawn T. Brown, Stephanie Heyman, Vittorio Iacovella, Amanda F. Mejia, Daniele Marinazzo, R. Cameron Craddock, Emanuale Olivetti, Jamie L. Hanson, Eleftherios Garyfallidis, Dan Stanzione, James P. Carson, Robert Henschel, David Y. Hancock, Craig A. Stewart, David M. Schnyer, Damian Eke, Russell A. Poldrack, Steffen Bollmann, Ashley Stewart, Holly Bridge, Ilaria Sani, Winrich A. Freiwald, Aina Puce, Nicholas Port, Franco Pestilli

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on Drug AbuseAgence Nationale de la RechercheWellcome TrustMicrosoft ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Science FoundationWellcomeKavli FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésStandardizationTransparency (behavior)Computer scienceCloud computingData scienceOpen sciencePipeline (software)Open dataData managementBig dataModalitiesBrain researchBest practiceSoftwareWorld Wide WebNeuroscienceDatabaseData miningComputer securityPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroscience is advancing standardization and tool development to support rigor and transparency. Consequently, data pipeline complexity has increased, hindering FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable) access. brainlife.io was developed to democratize neuroimaging research. The platform provides data standardization, management, visualization and processing and automatically tracks the provenance history of thousands of data objects. Here, brainlife.io is described and evaluated for validity, reliability, reproducibility, replicability and scientific utility using four data modalities and 3,200 participants.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations70
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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