Notice bibliographique
Résumé
Release Notes This has been a busy month for NiBetaSeries. We have two more methods for calculating betas (LSA and FS), and LSS has been modified to account for separate conditions. All of this great work is thanks to @tsalo. The second major change is the refactor of how we read from the FMRIPREP directory, previously we assumed results from fmriprep version (< v1.2.0), but now we only support files output from fmriprep (>= v1.2.0). If you have results from an older version of fmriprep, check our FAQ for a potential solution. The third major change is the generation of a citation template, so you can easily populate your methods section with the appropriate information. Again, thanks to @tsalo for this marvelous contribution. The fourth and final major change (in no particular order), is passing the beta series image maps directly to the output directory, no longer requiring the user to have an atlas and a lookup table to use NiBetaSeries. This will allow users to use the beta series image maps for whatever downstream analysis they wish. Thank you to all the contributors mentioned below for improving NiBetaSeries through documentation fixes and other code changes. An unsung hero is @PeerHerholz for code review and beneficial recommendations for the future of NiBetaSeries, Thank you! Also not listed is @mwvoss for opening issue #123. Making a good issue is work and should be recognized, thank you! While I have almost certainly missed giving thanks to everyone that has helped, please know I appreciate your contributions and I'm thankful you took some time out of your day to help this project grow. CHANGES [REL] v0.4.0rc1 (#239) @jdkent [DOC] update instructions with template checklist (#242) @jdkent [FIX] update code-server version (#238) @jdkent [DOC] Generate citable boilerplates for workflows (#205) @tsalo [DOC] Clarify in demo that you are stripping color codes #123 (#234) @ipacheco-uy [DOC] Fix documentation headers (#235) @atrievel [FIX] add nano to dev container (#233) @pranesh-sp [DOC] add lsa section (#231) @jdkent [DOC] add joss badge (#229) @zkhan12 [ENH,DOC] add development documentation section (#222) @jdkent [DOC,FIX] add fake img and lut to participant workflow (#225) @jdkent [ENH] Implement finite BOLD response- separate (FS) modeling (#204) @tsalo [MAINT] allow more lenience for pull requests (#223) @jdkent [ENH] Make atlases optional (#213) @jdkent [FIX,DOC] make title for changelog (#221) @jdkent [MAINT] make travisci more efficient (#216) @jdkent [FIX] make codecov yaml valid (#220) @jdkent [FIX] show binder badge on readthedocs (#219) @jdkent [ENH,DOC] sphinx gallery binder (#217) @jdkent [MAINT] make codecov more lenient (#215) @jdkent [FIX] use scope=derivatives in collect_data (#212) @jdkent [FIX] respond to suggested edits (#206) @jdkent [ENH] Implement least squares- all (LSA) modeling (#202) @tsalo [TST] add more tests (#201) @jdkent [FIX, DOC] Rename low-pass filter to high-pass filter (#198) @tsalo [MAINT] explicitly set codecov settings (#200) @jdkent [ENH,FIX] refactor bids file processing (#193) @jdkent [ENH] Separate other conditions in LSS model (#191) @tsalo
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,543 | 0,654 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».