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Enregistrement W4382658178 · doi:10.21203/rs.3.rs-2749722/v1

White matter diffusion estimates in obsessive-compulsive disorder across 1,653 individuals: Machine learning findings from the ENIGMA OCD Working Group

2023· preprint· en· W4382658178 sur OpenAlexafffund
Jiook Cha, Bo‐Gyeom Kim, Gakyung Kim, Paul M. Thompson, Willem Bruin, Guido van Wingen, Fabrizio Piras, Dan J. Stein, Odile A. van den Heuvel, H. Blair Simpson, Rachel Marsh, Yoshinari Abe, Pino Alonso, Stephanie H. Ameis, Alan Anticevic, Paul Arnold, Srinivas Balachander, Nerisa Banaj, Núria Bargalló, Marcelo C. Batistuzzo, Francesco Benedetti, Sara Bertolín, Jan C. Beucke, Irene Bollettini, Silvia Brem, Brian P. Brennan, Jan K. Buitelaar, Rosa Calvo, Yuqi Cheng, Ritu Chhatkuli, Ana Coelho, Beatriz Couto, Sara Dallaspezia, Benjamin A. Ely, Sónia Ferreira, Martine Fontaine, Jean‐Paul Fouché, Rachael Grazioplene, Patricia Gruner, Kristen Hagen, Bjarne Hansen, Yoshiyuki Hirano, Marcelo Q. Hoexter, M. Hough, Hao Hu, Chaim Huyser, Toshikazu Ikuta, Anthony James, Fern Jaspers‐Fayer, Selina Kasprzak, Norbert Kathmann, Christian Kaufmann, Minah Kim, Kathrin Koch, Gerd Kvale, Jun Soo Kwon, Luisa Lázaro, Junhee Lee, Christine Löchner, Jin Lü, Daniela Rodriguez-Manrique, Ignacio Martínez‐Zalacaín, Yoshitada Masuda, Koji Matsumoto, José M. Menchón, Pedro Silva Moreira, Pedro Morgado, Janardhanan C. Narayanaswamy, Jin Narumoto, Ana E. Ortiz, Junko Ota, José C. Pariente, Chris Perriello, Maria Picó‐Pérez, Christopher Pittenger, Sara Poletti, Eva Real, Y.C. Janardhan Reddy, Daan van Rooij, Yuki Sakai, Cinto Segalàs, Zonglin Shen, Eiji Shimiziu, Venkataram Shivakumar, Carles Soriano‐Mas, Nuno Sousa, Mafalda Machado Sousa, Gianfranco Spalletta, Emily Stern, S. Evelyn Stewart, Philip R. Szeszko, Chris Vriend, Susanne Walitza, Zhen Wang, Anri Watanabe, Lidewij H. Wolters, Jian Xu, Kei Yamada, Je‐Yeon Yun, Mojtaba Zarei, Qing Zhao

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceSeoul National UniversityNational Research FoundationInternational OCD FoundationMichael Smith Health Research BCMinistry of Science and ICT, South KoreaJapan Agency for Medical Research and DevelopmentNational Research Foundation of KoreaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésObsessive compulsivePsychologyWhite (mutation)White matterGroup (periodic table)DiffusionClinical psychologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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