MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408357822 · doi:10.7554/elife.95802.3.sa0

eLife Assessment: A statistical framework for analysis of trial-level temporal dynamics in fiber photometry experiments

2025· peer-review· en· W4408357822 sur OpenAlexaff
Mihaela D Iordanova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotometry (optics)Statistical analysisDynamics (music)Computer scienceStatisticsMathematicsPhysicsComputer visionAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fiber photometry analysis framework based on functional mixed models enhances the detection of effects by testing signal-variable associations at each trial timepoint and accounting for between-animal heterogeneity.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même sujetData Visualization and AnalyticsTravaux en français237 207