Neuroengineering and Brain Plasticity — with Faranak Farzan
Notice bibliographique
Résumé
Faranak Farzan works at a fascinating intersection of engineering and neuroscience — innovating technological solutions to mental health issues like depression and addiction. Using the concept of brain plasticity, Faranak speaks to host Am Johal about how technological interventions can help the brain to rewire itself. She delves into the exciting opportunities neuroengineering presents for streamlining diagnosis and treatment, reducing the burden on patients who often go through years of trial-and-error before being matched with the right treatment. They also discuss Faranak’s research specific to youth mental health, the ethical implications of neurotechnology, and the importance of community perspectives in co-creating brain health solutions.\nDr. Faranak Farzan is the Chair in Technology Innovations for Youth Addiction Recovery and Mental Health at the School of Mechatronic Systems Engineering at SFU. Dr. Farzan is the founder and Scientific Director of Centre for Engineering-Led Brain Research at SFU. She has obtained her Bachelor in Electrical and Biomedical Engineering from McMaster University, her PhD in Biomedical Engineering and Medical Science from University of Toronto, and her Postdoctoral training in Cognitive Neurology from Harvard Medical School. Prior to joining SFU, she was Assistant Professor of Psychiatry at The University of Toronto, and Independent Scientist at the Centre for Addiction and Mental Health. Dr. Farzan leads a unique research program at the cross section of Engineering and Neuroscience. The program is aimed at development and practical implementation of neurotechnology and computational approaches for studying human brain health and function, and for diagnosis and treatment of neuropsychiatric disorders. Dr. Farzan has authored over 70 peer-reviewed journal articles, and her work has received funding from prestigious agencies such as CIHR, NSERC, CFI, CIHR, NIMH, NARSAD, Brain Canada, Kids Brain Health Network, and Michael Smith Foundation for Health Research
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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».