netneurotools: a trainee-oriented approach to network neuroscience
Notice bibliographique
Résumé
Brain imaging is an increasingly inter-disciplinary field, encompassing multiple data types and multiple analytic traditions. Projects typically involve many moving parts, such as building customized preprocessing pipelines, transforming between data formats, preparing datasets for analysis, and ultimately displaying results. The field is conventionally built on highly specialized software packages that solve these individual challenges well, but are not necessarily designed to be interoperable. Trainees new to the field are therefore often left to come up with isolated heuristics and workarounds to complete a project. Here we present a way to navigate the increasingly complex informatics ecosystem of brain imaging. netneurotools is our lab's internal Python toolkit that has been continuously developed and maintained by the lab's trainees. The philosophy of the toolkit is that it should be the Swiss army knife of the lab: functions and routines that we often use but that are not part of any established pipeline or package. Since its inception, the toolkit has been open and welcomes contribution from neuroscientists across the globe. netneurotools presents a necessary counterweight to out-of-the-box software packages and highlights the importance of smaller, ad hoc functions for implementing projects. By opening a window into the inner workings of a lab, netneurotools also presents an opportunity to begin a new type of discourse among groups and establish tangible links within the community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».