Modèle de plan de gestion des données : Les études en neuro-imagerie dans les neurosciences
Bibliographic record
Abstract
Ce modèle de plan de gestion des données (PDG) en neuro-imagerie est conçu pour être réalisé en deux phases : la phase 1 consiste à poser des questions générales afin d’obtenir des renseignements sur l’orientation générale de l’étude. Normalement, les chercheurs pourront répondre aux questions de la phase 1 dès le début d’un projet. Les questions de la phase 2 visent à obtenir plus de détails. Naturellement, ces réponses dépendent souvent des résultats des diverses étapes du projet de recherche, notamment la revue de la documentation scientifique, la conception d’un protocole d’imagerie et d’un plan expérimental ou la réalisation de quelques sujets pilotes et l’interprétation des résultats. Au fur et à mesure que ces détails sont connus, le PGD peut être révisé au besoin. Ainsi, un PGD est un document vivant qui évolue tout au long d’un projet de recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".