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Enregistrement W4414491218 · doi:10.1016/j.neuron.2025.08.026

Reproducible Brain Charts: An open data resource for mapping brain development and its associations with mental health

2025· article· en· W4414491218 sur OpenAlexfundno aff
Golia Shafiei, Nathália Bianchini Esper, Maurício Scopel Hoffmann, Lei Ai, Andrew A. Chen, Jon Cluce, Sydney Covitz, Steven Giavasis, Connor Lane, Kahini Mehta, Tyler M. Moore, Taylor Salo, Tinashe M. Tapera, Monica E. Calkins, Stanley J. Colcombe, Christos Davatzikos, Raquel E. Gur, Ruben C. Gur, Pedro Mário Pan, Andrea Parolin Jackowski, Ariel Rokem, Luís Augusto Rohde, Russell T. Shinohara, Nim Tottenham, Xi‐Nian Zuo, Matthew Cieslak, Alexandre R. Franco, Gregory Kiar, Giovanni Abrahão Salum, Michael P. Milham, Theodore D. Satterthwaite

Notice bibliographique

RevueNeuron · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeSpecial Project for Research and Development in Key areas of Guangdong ProvinceCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringEuropean Research CouncilBeijing Municipal Science and Technology CommissionNational Social Science Fund of ChinaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekBeijing Normal UniversityKey Research Program of Frontier Science, Chinese Academy of SciencesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaSeventh Framework ProgrammeFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Institute of Mental HealthPfizerEuropean CommissionChinese Academy of Sciences
Mots-clésNeuroimagingResource (disambiguation)Mental healthBrain developmentHarmonizationOpen dataData quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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