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Enregistrement W4393518526 · doi:10.5281/zenodo.840085

Tractography Challenge Ismrm 2015 Submissions

2017· dataset· en· W4393518526 sur OpenAlexaff
Klaus Maier‐Hein, Peter Neher, Jean‐Christophe Houde, Marc-Alexandre Côté, Eleftherios Garyfallidis, jinyu zhong, Maxime Chamberland, Fang‐Cheng Yeh, Ying‐Chia Lin, Qing Ji, Wilburn E. Reddick, John O. Glass, David Qixiang Chen, Yuanjing Feng, Chengfeng Gao, Ye Wu, Jieyan Ma, Renjie Hu, Qiang Li, Carl‐Fredrik Westin, Samuel Deslauriers‐Gauthier, J. Omar Ocegueda González, Michael Paquette, Samuel St‐Jean, Gabriel Girard, François Rheault, Jasmeen Sidhu, Chantal M. W. Tax, Fenghua Guo, Hamed Y. Mesri, Szabolcs Dávid, Martijn Froeling, Anneriet M. Heemskerk, Alexander Leemans, Arnaud Boré, Basile Pinsard, Christophe Bedett, Matthieu Desrosiers, Simona M. Brambati, Julien Doyon, Alessia Sarica, Roberta Vasta, Antonio Cerasa, Aldo Quattrone, Jason D. Yeatman, Ali R. Khan, Wes Hodges, Simon Alexander, David Romascano, Muhamed Baraković, Anna Auría, Oscar Estéban, Alia Lemkaddem, Jean‐Philippe Thiran, H. Ertan Çetingül, Benjamin L. Odry, Boris Mailhé, Mariappan S. Nadar, Fabrizio Pizzagalli, Gautam Prasad, Julio E. Villalón‐Reina, Justin Galvis, Paul M. Thompson, Francisco De Santiago Requejo, Pedro Luque Laguna, Luís Miguel Lacerda, Rachel Barrett, Flavio Dell’Acqua, Marco Catani, Laurent Petit, Emmanuel Caruyer, Alessandro Daducci, Tim B. Dyrby, Tim Holland‐Letz, Claus C. Hilgetag, Bram Stieltjes, Maxime Descoteaux

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2017
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOtolaryngology and Infectious Diseases
Établissements canadiensWestern UniversitySynaptive (Canada)Institut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTractographyComputer sciencePsychologyMedicineDiffusion MRIRadiologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Submissions to the open international ISMRM 2015 tractography challenge. 20 research groups with extensive expertise in diffusion imaging from 12 countries participated in the competition and submitted a total of 96 tractograms generated using a large variety of tractography pipelines with different pre-processing, local reconstruction, tractography and post-processing algorithms. Each file represents an individual submission. The mapping from file name to team can be inferred from the listing in the paper, as seen in the references.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,084

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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