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Enregistrement W4412774196 · doi:10.1016/j.tins.2025.06.003

Integrating and interpreting brain maps

2025· review· en· W4412774196 sur OpenAlexafffund
Justine Y. Hansen, Bratislav Mišić

Notice bibliographique

RevueTrends in Neurosciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchFondation Brain CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésPsychologyNeuroscienceCognitive scienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tangled molecular, cellular, and dynamic undercurrents shape brain organization. An emerging paradigm across neuroscience domains is to comprehensively measure the spatial patterning of multiple biological features, yielding precise brain maps. How can these features be conceptually integrated into a coherent understanding of brain structure and function? Here we review the methodology and practice of interpreting relationships between maps of biological features. We demonstrate how neuroscience can increasingly be approached as a data science, complete with detailed multiomic datasets, tools for representing diverse data types, and an extensive repertoire of analytics. We also outline methodological and conceptual challenges for disentangling relationships among brain maps. Ultimately, studying the brain from an integrative perspective changes the nature of scientific questions that can be asked, as well as the culture and conduct of scientific inquiry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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