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Enregistrement W4391756091 · doi:10.1038/s41592-023-02151-z

Metrics reloaded: recommendations for image analysis validation

2024· review· en· W4391756091 sur OpenAlexafffund
Lena Maier‐Hein, Annika Reinke, Patrick Godau, Minu D. Tizabi, Florian Buettner, Evangelia Christodoulou, Ben Glocker, Fabian Isensee, Jens Kleesiek, Michal Kozubek, Mauricio Reyes, Michael A. Riegler, Manuel Wiesenfarth, A. Emre Kavur, Carole H. Sudre, Michael Baumgartner, Matthias Eisenmann, Doreen Heckmann-Nötzel, Tim Rädsch, Laura Ación, Michela Antonelli, Tal Arbel, Spyridon Bakas, Arriel Benis, Matthew B. Blaschko, M. Jorge Cardoso, Veronika Cheplygina, Beth A. Cimini, Gary S. Collins, Keyvan Farahani, Luciana Ferrer, Adrián Galdrán, Bram van Ginneken, Robert Haase, Daniel A. Hashimoto, Michael M. Hoffman, Merel Huisman, Pierre Jannin, Charles E. Kahn, Dagmar Kainmueller, Bernhard Kainz, Alexandros Karargyris, Alan Karthikesalingam, Florian Kofler, Annette Kopp‐Schneider, Anna Kreshuk, Tahsin Kurç, Bennett A. Landman, Geert Litjens, Amin Madani, Klaus Maier‐Hein, Anne L. Martel, Peter Mattson, Erik Meijering, Bjoern Menze, Karel G. M. Moons, Henning Müller, Brennan Nichyporuk, Felix Nickel, Jens Petersen, Nicola Rieke, Julio Sáez-Rodríguez, Clara I. Sá‎nchez, Shravya Shetty, Maarten van Smeden, Ronald M. Summers, Abdel Aziz Taha, Aleksei Tiulpin, Sotirios A. Tsaftaris, Ben Van Calster, Gaël Varoquaux, Paul F. Jäger

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreVector InstitutePrincess Margaret Cancer CentreMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of HealthMasarykova UniverzitaNovo Nordisk FondenUniversidad de Buenos AiresUniversity of PennsylvaniaNovo NordiskKU LeuvenUniversity of OxfordCancer Research UKUniversity College LondonUniversitetet i TromsøKing's College LondonOulun YliopistoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institute for Advanced ResearchRoyal Academy of EngineeringNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNIH Clinical CenterAgence Nationale de la RechercheInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungAlzheimer's SocietySchool of Medicine, Indiana UniversityEuropean CommissionSilicon Valley Community FoundationBroad InstituteUniversity of BernSydäntutkimussäätiöDeutsches KrebsforschungszentrumNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasFoundation for Cardiovascular ResearchMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceProcess (computing)Metric (unit)Representation (politics)Domain (mathematical analysis)Fingerprint (computing)Machine learningData miningObject (grammar)SegmentationArtificial intelligenceConvergence (economics)Selection (genetic algorithm)Image (mathematics)AlgorithmMathematics

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0150,010
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0110,006
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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 Opus0,489
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,194 · 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
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations398
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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