A Machine Learning Approach to Reveal the NeuroPhenotypes of Autisms
Notice bibliographique
Résumé
This work was partly supported by the MINECO Under the TEC2015-64718-R Project, the Salvador de Madariaga Mobility Grants 2017 and the Consejería de Economía, Innovación, Ciencia y Empleo (Junta de Andalucía, Spain) under the Excellence Project P11-TIC-7103. The study was conducted in association with the National Institute for Health Research Collaborations for Leadership in Applied Health Research and Care (NIHR CLAHRC) East of England (EoE). The Project was supported by the UK Medical Research Council (Grant No. GO 400061) and European Autism Interventions — a Multicentre Study for Developing New Medications (EU-AIMS); EU-AIMS has received support from the Innovative Medicines Initiative Joint Undertaking Under Grant Agreement No. 115300, resources of which are composed of financial contribution from the European Union’s Seventh Framework Programme (FP7/2007–2013) and EFPIA companies’ in-kind contribution. During the period of this work, M-CL was supported by the OBrien Scholars Program in the Child and Youth Mental Health Collaborative at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) and The Hospital for Sick Children, Toronto, the Academic Scholar Award from the Department of Psychiatry, University of Toronto, the Slaight Family Child and Youth Mental Health Innovation Fund, CAMH Foundation, and the Ontario Brain Institute via the Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders (POND) Network; MVL was supported by the British Academy, Jesus College Cambridge, Wellcome Trust, and an ERC Starting Grant (ERC-2017-STG; 755816); SB-C was supported by the Autism Research Trust. The views expressed are those of the authors and not necessarily those of the NHS, the NIHR or the Department of Health, UK.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».