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Enregistrement W4414313225 · doi:10.1111/jnc.70230

Embracing Scientific Debate in Brain Metabolism

2025· letter· en· W4414313225 sur OpenAlexaff
Jens V. Andersen, Blanca I. Aldana, Lasse K. Bak, Kevin L. Behar, Karin Borges, Anthony Carruthers, Paul Cumming, Amin Derouiche, Carlos Manlio Díaz‐García, Kelly L. Drew, João M. N. Duarte, Gustavo C. Ferreira, Federico Giove, Albert Gjedde, Fahmeed Hyder, Maria S. Ioannou, Oliver Kann, Tibor Kristián, James C. K. Lai, Graeme F. Mason, Ewan C. McNay, Maiken Nedergaard, Thaddeus S. Nowak, Anant B. Patel, Caroline Rae, Timothy A. Ryan, Patrícia Fernanda Schuck, Ian A. Simpson, Susan J. Vannucci, Helle S. Waagepetersen, Gary Yellen, Mary C. McKenna

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurochemistry · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésBrain researchScientific discoveryBrain chemistryEnergy metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain metabolism is a fascinating and exciting research topic. Many new metabolic features of the brain continue to be unveiled and much remains to be discovered. To truly enable scientific progress, it is imperative that discoveries and theories are continually challenged through scholarly discussion. Here we address an earlier editorial by Bolaños et al. 2025 to underline the importance of embracing and respectfully engaging in scientific debate.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0510,063
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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