MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6926650362 · doi:10.25493/b87n-zdx

Interpolated 3D map of Area 6d3 (SFS) in the BigBrain

2019· dataset· en· W6926650362 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEBRAINS · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)Interpolation (computer graphics)Section (typography)Deep learningPattern recognition (psychology)Probabilistic logicPoint (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains cytoarchitectonic maps of Area 6d3 (SFS) in the Big Brain dataset [Amunts et al. 2013]. The mappings were created using the semi-automatic method presented in Schleicher et al. 1999, based on coronal histological sections on 1 micron resolution. Mappings are available on approximately every 15-60th section of this region. They were then aligned to the corresponding sections of the 3D reconstructed Big Brain space, using the transformations used in Amunts et al. 2013, kindly provided by Claude Lepage (McGill University). From these delineations, a preliminary 3D map of Area 6d3 (SFS) has been created by simple interpolation of the coronal contours in the 3D anatomical space of the Big Brain. This map gives a first impression of the location of this area in the Big Brain, and can be viewed in the atlas viewer using the URL below. A full mapping of this area in every histological section using a Deep Learning approach is in progress. **Additional information:** The reference delineations used for this map are part of the work for the corresponding probabilistic map of Area 6d3 (SFS) of the JuBrain Cytoarchitectonic Atlas, published in: Sigl et al. (2019) [Data set, v4.0] [DOI: 10.25493/40J8-TAK](https://doi.org/10.25493%2F40J8-TAK) Sigl et al. (2019) [Data set, v4.1] [DOI: 10.25493/NVJ5-JJ](https://doi.org/10.25493%2FNVJ5-JJ)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,018

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEBRAINSMême sujetMicrobial Natural Products and BiosynthesisTravaux en français237 207