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Enregistrement W4415314262 · doi:10.1016/j.jbiomech.2025.113021

Community challenge towards consensus on characterization of biological tissue: C4Bio’s first findings

2025· article· en· W4415314262 sur OpenAlexaff
Nele Famaey, Heleen Fehervary, Yoann Lafon, Ali Akyildiz, Silke Dreesen, Karine Bruyère-Garnier, Jean‐Marc Allain, Marta Alloisio, Alejandro Aparici-Gil, Chiara Catalano, Fanette Chassagne, Snehal Chokhandre, Kimberly Crevits, Hanneke Crielaard, Eoghan M. Cunnane, Connor V. Cunnane, Karen De Leener, Amisha Desai, Rob Driessen, Mona Eskandari, Sam Weiss Evans, Christian Gasser, Marc Gebhardt, Birgit Glasmacher, Gerhard A. Holzapfel, Mikel Isasi, Louise M. Jennings, Sascha Kurz, Sara Leal‐Marin, Pauline Lecomte‐Grosbras, Annie Morch, John J. Mulvihill, Fulufhelo Ṋemavhola, Thanyani Pandelani, Salvatore Pasta, Estefanía Peña, Baptiste Pierrat, Heidi‐Lynn Ploeg, Stanislav Polzer, Manuel K. Rausch, David Schwarz, Hazel R. C. Screen, Selda Sherifova, Gerhard Sommer, Shengzhang Wang, D. Walsh, Thierry Marchal, Liesbet Geris

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesOnderzoeksraad, KU LeuvenKU LeuvenFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésProtocol (science)Consistency (knowledge bases)Diversity (politics)Sample (material)Materials testingTest (biology)Characterization (materials science)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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