<scp>ARTEM</scp> ‐ <scp>IS</scp> for <scp>ERP</scp> : Agreed Reporting Template for <scp>EEG</scp> Methodology—International Standard for Event‐Related Potential Experiments
Notice bibliographique
Résumé
The choices we make during the recording, preprocessing and analysis of event-related potentials (ERP) data can affect study outcomes. As such, it is critical that they are transparently reported to allow for reproducibility. Yet, systematic reviews of reporting practices in the field have shown that journal articles often do not meet this goal and that existing reporting guidelines have not resulted in a sufficient improvement in reporting transparency. An easier workflow for transparently documenting pipelines used in regular journal articles is needed. The ARTEM-IS (Agreed Reporting Template for EEG Methodology-International Standard) initiative is working towards addressing this issue by building dynamic, interactive web applications that support documenting information required by existing publication guidelines in the form of a standardized metadata template. Completing an ARTEM-IS form results in a human-reader-friendly PDF or DOCX and a machine-readable JSON summary of methodological information. This level of specificity surpasses conventional article methods sections, ensuring fewer omissions and ambiguities. These can be used as supplements to a publication, as a memory aid when writing a paper, or as records that allow easier metadata extraction. Here, we present the ARTEM-IS for ERP, which supports describing a typical ERP study, including most of its core methodological aspects (study description, experimental design, hardware, data acquisition, pre-processing, measurement, visualization, additional comments). We discuss the current functionalities of ARTEM-IS for ERP, its development via a grassroots collaborative initiative, and potential extensions (e.g., including complex designs or statistical analyses). In doing so, we highlight how widespread adoption of ARTEM-IS can benefit researchers, reviewers, and the broader scientific community by improving transparency, reducing reporting errors, and expediting rigorous replication efforts.
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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 | 0,003 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».