neuropoly/totalspineseg: TotalSpineSeg-r20251124
Notice bibliographique
Résumé
TotalSpineSeg-r20260730 What's Changed Fix labeling issue by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/127 Update totalspineseg version by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/128 Consider landmark if bigger than min_component_size by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/132 Update version by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/133 Reduce minimum component size to 200 by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/134 Add preprint badge and move reference to the top by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/135 Interrupt processing if step1 fails by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/137 Move device setup outside of inference by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/142 Update version to 20260623 by @NathanMolinier in https://github.com/neuropoly/totalspineseg/pull/143 new nnUNetV2 weights trained using AugLab-r20260615 and elastic deformation data augmentation to make TotalSpineSeg more robust to pathologies such as scoliosis, spinal canal/cord compression. Full Changelog: https://github.com/neuropoly/totalspineseg/compare/r20251124...r20260730
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,403 | 0,451 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».