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Enregistrement W4396863749 · doi:10.31234/osf.io/9fyxb

Concurrent TMS-fMRI: An international consensus and functional guide for current and future researchers

2024· preprint· en· W4396863749 sur OpenAlexaff
Alexandra Woolgar, Eva Feredoes, Moataz Assem, Yasmine Bassil, Til Ole Bergmann, Lysianne Beynel, Michael Burke, OSFHomeRego, Roch M. Comeau, Marta Correia, Erhan Genç, Gesa Hartwigsen, Jade Jackson, Matthias Kienle, Patrik Kunz, Olga Leticevscaia, Bruce Luber, Maximilian Lueckel, Claus Mathiesen, Elizabeth Michael, Ole Numssen, Desmond J. Oathes, Allyson Rosen, Teresa Schuhmann, Anna‐Lisa Schuler, Catriona L. Scrivener, Axel Thielscher, Martin Tik, Yordan Todorov, Maria Vasileiadi, Christian Windischberger, Molly S. Hermiller, A.T. Sack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensRogue Research (Canada)
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésCausal inferenceInferenceBrain researchCognitive scienceCognitionNeuroscienceComputer scienceCognitive neurosciencePsychologyFunctional connectivityData scienceArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concurrent TMS-fMRI provides a step-change in the toolkit of neuroscience research. Using non-invasive perturbation of ongoing human brain activity and simultaneous read-out of its effects across the brain, it permits causal inference into human brain-behaviour relationships with important implications for both fundamental research and clinical application. Many of the practical barriers to implementation have now been solved and the community is rapidly growing. Here we present an international consensus and discussion, from researchers at all levels and across the fields of cognitive and applied human neuroscience, on the experimental design and practical considerations of this exciting technique.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0100,007
Intégrité de la recherche0,0110,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,017

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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