What do we really know about the interplay between brain, behavior, and cognition from childhood to early adulthood? An international group effort to generate and share simulated datasets.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neuroimaging has contributed considerably to our understanding of brain development and its relationship to cognition and behavior. However, despite advancements in neuroimaging, replicability in research remains a key issue and there are no gold standard models that quantify neuroanatomical correlates of cognition, behavior and their interplay. Methods: Research groups across the globe have each independently created simulated datasets containing the interplay between brain development, behavior, and cognition. Each group has worked independently and unaware of the approaches and assumptions made by the other groups. Each group was provided the same number of variables and were instructed to create three datasets with each embedding how they envision the interplay between brain development, behavior, and cognition emerges throughout development. Results: We are releasing these simulated datasets to challenge/invite the research community to determine the underlying patterns and assumptions within the simulated datasets. Each dataset contains 10,000 participants over 7 longitudinal waves, ranging from age 7 to 20. The data can be found at https://socoden.github.io/Simulation/. The code and descriptions of the models that were used to create these datasets will be released mid 2025. The research community is invited to explore underlying models and data patterns in simulated datasets and submit their findings. Discussion: Findings from those in the community analyzing data will be evaluated by the groups that generated the simulated datasets. Evaluations will be qualitative and will be used to identify common themes across patterns in simulated datasets and models applied by the community, to learn which proposed neurodevelopment patterns were picked up, which ones were missed and what were common assumptions made. Lessons learned will be disseminated to the research community and may also be beneficial to test with real data as large developmental datasets, such as the ABCD Study and the China Child Brain Development (CCBD) Study, come to fruition.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».