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Enregistrement W4407043486 · doi:10.1017/jme.2024.162

Conducting Research with Highly Portable MRI in Community Settings: A Practical Guide to Navigating Ethical Issues and ELSI Checklist

2024· article· en· W4407043486 sur OpenAlexaff
Francis X. Shen, Susan M. Wolf, Frances Lawrenz, Donnella S. Comeau, Barbara J. Evans, Damien A. Fair, Martha J. Farah, Michael Garwood, S. Duke Han, Judy Illes, Jonathan Jackson, Eran Klein, Matthew S. Rosen, Efraín Torres, Paul Tuite, John Vaughan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Medicine & Ethics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthUniversity of Minnesota
Mots-clésChecklistEthical issuesEngineering ethicsPsychologyField (mathematics)Computer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly portable and accessible MRI technology will allow researchers to conduct field-based MRI research in community settings. Previous guidance for researchers working with fixed MRI does not address the novel ethical, legal, and societal issues (ELSI) of portable MRI (pMRI). Our interdisciplinary Working Group (WG) previously identified 15 core ELSI challenges associated with pMRI research and recommended solutions. In this article, we distill those detailed recommendations into a Portable MRI Research ELSI Checklist that offers practical operational guidance for researchers contemplating using this technology.

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,028

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 Opus0,352
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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