Notice bibliographique
Résumé
Summary This would ordinarily not have been released, but an issue with one of our dependencies means that people cannot install tedana right now. The most notable change (which will potentially change your results!) is that PCA is now defaulting to the "aic" criterion rather than the "mdl" criterion. What's Changed [DOC] Add JOSS badges by @tsalo in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/815 [FIX] Fixes broken component figures in report when there are more than 99 components by @manfredg in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/824 [DOC] Add manfredg as a contributor for code by @allcontributors in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/825 DOC: Use RST link for ME-ICA by @effigies in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/832 [DOC] Fixing a bunch of warnings & rendering issues in the documentation by @handwerkerd in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/840 [DOC] Replace mentions of Gitter with Mattermost by @tsalo in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/842 [FIX] The rationale column of comptable gets updated when no manacc is given by @eurunuela in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/855 Made AIC the default maPCA option by @eurunuela in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/849 [DOC] Improve logging of component table-based manual classification by @tsalo in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/852 [FIX] Add jinja2 version pin as workaround by @jbteves in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/870 New Contributors @manfredg made their first contribution in https://github.com/ME-ICA/tedana/pull/824 Full Changelog: https://github.com/ME-ICA/tedana/compare/0.0.11...0.0.12
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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,631 | 0,706 |
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 ».