The Ecosystem of Standards in Neuroscience: Which Ones Are For You?
Notice bibliographique
Résumé
The neuroscience community has witnessed a proliferation of data standards aimed at enhancing reproducibility, data sharing, and collaboration. However, this abundance creates challenges for researchers navigating which standards to adopt. This presentation provides an overview of the current ecosystem of neuroscience data standards, their interrelationships, and practical implementation guidance. We will survey established data standards for (i) storing and transmitting data, such as DICOM for neuroimaging, NWB for neurophysiological recordings, and OME-NGFF/-Zarr for microscopy images, (ii) for managing entire study datasets, such as BIDS, (iii) modality specific additional annotation of data, such as HED, and (iv) metadata model for integration and searchability in database systems, such as openMINDS and NIDM. We will also overview related tooling interface standards, such as BIDS-Apps and Boutiques. For each standard, we will outline scope, primary data domains, implementation requirements, community adoption, extension mechanisms, and integration with other standards, analysis pipelines, and platforms.This presentation aims to demystify the neuroscience standards landscape, empowering researchers to make informed choices about data management practices that enhance scientific reproducibility and collaboration. The presentation will map relationships between these standards and major data repositories, including DANDI, EMBER, NEMAR, OpenNeuro, SPARC, EBRAINS, BRAINLIFE, GIN, and others. We will highlight how these repositories and organizations like INCF promote, extend and enforce use of standards, while discussing their critical importance to ongoing initiatives such as the Brain Behavioral Quantification and Synchronization (BBQS) and BRAIN Connectivity Across Scales (BRAIN CONNECTS). We will conclude with practical decision-making guidance for researchers to help identify which standards best suit specific research needs. Case studies will demonstrate how laboratories have successfully implemented combinations of standards to enhance their research workflows and facilitate data sharing.
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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 | 0,161 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,042 | 0,105 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».