MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390670951 · doi:10.1038/s41592-023-02145-x

Neurodesk: an accessible, flexible and portable data analysis environment for reproducible neuroimaging

2024· article· en· W4390670951 sur OpenAlexaff
Angela Renton, Thuy Dao, Tom Johnstone, Oren Civier, Ryan P. Sullivan, David White, Paris Lyons, Benjamin Slade, David F. Abbott, Joan Toluwani Amos, Saskia Bollmann, Andy Botting, Megan E. J. Campbell, Jeryn Chang, Thomas Close, Monika Dörig, Korbinian Eckstein, Gary F. Egan, Stefanie Evas, Guillaume Flandin, Kelly Garner, Marta I. Garrido, Satrajit Ghosh, Martin Grignard, Yaroslav O. Halchenko, Anthony J. Hannan, Anibal Sólon Heinsfeld, Laurentius Huber, Matthew Hughes, Jakub Kaczmarzyk, Lars Kasper, Levin Kuhlmann, Kexin Lou, Yorguin-José Mantilla-Ramos, Jason B. Mattingley, Michael L. Meier, Jo Morris, Akshaiy Narayanan, Franco Pestilli, Aina Puce, Fernanda L. Ribeiro, Nigel C. Rogasch, Chris Rorden, Mark M. Schira, Thomas B. Shaw, Paul F. Sowman, Gershon Spitz, Ashley Stewart, Xincheng Ye, Judy D. Zhu, Aswin Narayanan, Steffen Bollmann

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthDepartment of Psychological and Brain Sciences, Dartmouth CollegeCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAustralian Research Data CommonsMelbourne School of Psychological SciencesSouthern University of Science and TechnologyUniversität ZürichUniversity of AucklandUniversité de LiègeUniversidad de AntioquiaUniversity of QueenslandMonash UniversityMassachusetts Institute of TechnologyUniversity of New South WalesUniversity of MelbourneMcGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of TechnologyDartmouth CollegeMacquarie UniversityNational Imaging FacilityEidgenössische Technische Hochschule ZürichUniversity of Southern CaliforniaUniversity College LondonUniversity of WollongongFaculty of Medicine, Nursing and Health Sciences, Monash UniversityNational Institutes of HealthSouth Australian Health and Medical Research InstituteStony Brook UniversityUniversity of South Carolina
Mots-clésNeuroimagingComputer scienceComputational biologyData scienceNeuroscienceBiology

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,022

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNature MethodsMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207