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验证和可重现性心血管预防的短食频率问卷
françoisPaillard，OphélieFlageul，GuillaumeMahé，Bruno Laviolle，Caroline Dourmap和Al ..用于预防心血管的短频率调查表的有效和可重复性。心血管疾病的档案，2021，114（8-9），pp.570-576。10.1016/j.acvd.2020.12.008。hal-03222665
开放科学的最大基于EEG的BCI可重复性研究：MOABB基准
摘要。目标。本研究对开放脑电图数据集进行了广泛的大脑计算机界面（BCI）可重复性分析，旨在评估现有的解决方案并建立开放且可重复的基准测试，以有效比较该领域。对这种基准的需求在于产生未公开的专有解决方案的快速工业进步。此外，科学文献是密集的，通常具有具有挑战性的评估，从而使现有方法之间的比较艰巨。方法。在一个开放式框架中，在36个公开可用的数据集中对30个机器学习管道（分为原始信号：11，Riemannian：13，深度学习：6）进行了精心重新实现和评估，包括汽车图像（14），p300（15）（15）和SSVEP（7）。该分析结合了统计荟萃分析技术，以进行结果评估，包括执行时间和环境影响注意事项。主要结果。该研究产生了适用于各种BCI范式的原则和鲁棒结果，强调运动图像，P300和SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的Riemannian方法表现出卓越的性能，强调了大量数据量的必要性，以通过深度学习技术实现竞争成果。全面的结果是公开访问的，为将来的研究铺平了道路，以进一步提高BCI领域的可重复性。意义。这项研究的重要性在于它在建立严格和透明的基准的BCI研究中做出的贡献，为最佳方法论提供了见解，并强调了可重复性在推动该领域进步方面的重要性。
对印度地热能的回顾以及印度古吉拉特邦坎贝盆地概念化增强的地热系统的评估。
1 巴斯德大学，巴黎大学的cite'，生物学技术平台，法国75015，法国2，巴斯德研究所，巴黎大学，巴黎大学，生物信息和生物统计学枢纽，75015巴黎，75015法国法国，法国3 Universite”，cnrise 5 cnrande 5 4研究所的巴斯德学院，巴黎大学，RNA病毒的G5进化基因组学，法国巴黎75015 *通讯作者。 大学，CNRS，数字科学跨学科实验室，法国奥赛州91405。 电子邮件：sarah.cohen-boulakia@universite-paris-saclay.fr（s.c-b）;巴黎大学的巴斯德研究所，巴黎大学，生物信息和生物统计学枢纽，法国75015巴黎。 电子邮件：frederic.lemoine@pastteur.fr（F.L.） •这些作者加入了最后一位作者。巴斯德大学，巴黎大学的cite'，生物学技术平台，法国75015，法国2，巴斯德研究所，巴黎大学，巴黎大学，生物信息和生物统计学枢纽，75015巴黎，75015法国法国，法国3 Universite”，cnrise 5 cnrande 5 4研究所的巴斯德学院，巴黎大学，RNA病毒的G5进化基因组学，法国巴黎75015 *通讯作者。 大学，CNRS，数字科学跨学科实验室，法国奥赛州91405。 电子邮件：sarah.cohen-boulakia@universite-paris-saclay.fr（s.c-b）;巴黎大学的巴斯德研究所，巴黎大学，生物信息和生物统计学枢纽，法国75015巴黎。 电子邮件：frederic.lemoine@pastteur.fr（F.L.） •这些作者加入了最后一位作者。巴斯德大学，巴黎大学的cite'，生物学技术平台，法国75015，法国2，巴斯德研究所，巴黎大学，巴黎大学，生物信息和生物统计学枢纽，75015巴黎，75015法国法国，法国3 Universite”，cnrise 5 cnrande 5 4研究所的巴斯德学院，巴黎大学，RNA病毒的G5进化基因组学，法国巴黎75015 *通讯作者。大学，CNRS，数字科学跨学科实验室，法国奥赛州91405。电子邮件：sarah.cohen-boulakia@universite-paris-saclay.fr（s.c-b）;巴黎大学的巴斯德研究所，巴黎大学，生物信息和生物统计学枢纽，法国75015巴黎。电子邮件：frederic.lemoine@pastteur.fr（F.L.）•这些作者加入了最后一位作者。
引用本文为：Giray E，IlerezÖG，Korkmaz MD，Capan N，Karadag Extive E，AydınR。
数字时代，尤其是随着强大的搜索引擎的兴起，使公众更容易获得医疗信息。因此，咨询在线搜索引擎已成为患者及其亲戚寻求理解症状并决定医疗管理的普遍做法。鉴于大型语言模型（LLMS）的庞大数据库和自然语言能力，它们可能会成为未来初步医疗咨询的重要工具。由于大多数CHATGPT用户的年龄为13至44岁，与许多患者及其父母可能对Scheuermann的Kyphphosis有疑问的年龄相对应，我们预计Chatgpt将成为这些关键资源。[5]但是，使用聊天机器人（例如Chatgpt）进行医疗建议会带来风险。虽然搜索引擎和基于LLM的聊天机器人通常会警告用户他们的反应不能替代专业的医疗建议，但许多患者可能会依靠这些信息并得出自己的诊断或治疗结论。这可能导致症状误解，导致对疾病的错误信念，增加焦虑以及潜在的有害自我治疗或避免治疗。但是，不应低估LLM的功能和有效性。利用Chatgpt作为成功导航USMLE（美国医疗许可检查）的工具，这表明LLMS可以对医疗查询提供准确的响应并选择合适的治疗选择。[6]
基准测试全稳态电池电池性能的可重复性
Citation for published version (Harvard): Puls, S, Nazmutdinova, E, Kalyk, F, Woolley, HM, Thomsen, JF, Cheng, Z, Fauchier-Magnan, A, Gautam, A, Gockeln, M, Ham, S-Y, Hasan, MT, Jeong, M-G, Hiraoka, D, Kim, JS, Kutsch, T, Lelotte, B, Minnmann, P, Miß, V, Motohashi, K, Nelson, DL, Ooms, F, Piccolo, F, Plank, C, Rosner, M, Sandoval, SE, Schlautmann, E, Schuster, R, Spencer-Jolly, D, Sun, Y, Vishnugopi, BS, Zhang, R, Zheng, H, Adelhelm, P，Brezesinski，T，Bruce，PG，Danzer，M，El Kazzi，M，Gasteiger，H，Hatzell，H，Hatzell，KB，Hayashi，A，Hippauf，f，Jung，Jung，Jung，Jung，Jung，McDowell，McDowell，McDowell，Mt J，Sun，X，Villevieille，C，Wagemaker，M，Zeier，WG＆Vargas-Barbosa，NM 2024，“基准了全稳态的电池电池性能的可重复性”，《自然能源》，第1卷。9，不。10，pp。1310-1320。 https://doi.org/10.1038/s41560-024-01634-3链接到伯明翰门户网站的研究出版物
面向开放科学的最大规模基于 EEG 的 BCI 可重复性研究：MOABB 基准
摘要。目的。本研究对开放的脑电图数据集进行了广泛的脑机接口 (BCI) 可重复性分析，旨在评估现有解决方案并建立开放且可重复的基准，以便在该领域进行有效比较。这种基准的必要性在于快速的工业进步，这导致了未公开的专有解决方案的产生。此外，科学文献密集，通常以难以重复的评估为特色，使现有方法之间的比较变得困难。方法。在一个开放的框架内，30 个机器学习管道（分为原始信号：11、黎曼信号：13、深度学习：6）在 36 个公开可用的数据集中被精心重新实现和评估，包括运动想象 (14)、P300 (15) 和 SSVEP (7)。该分析结合了统计荟萃分析技术来评估结果，包括执行时间和环境影响考虑。主要结果。该研究得出了适用于各种 BCI 范式的原则性和稳健性结果，重点是运动想象、P300 和 SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的黎曼方法表现出优异的性能，强调了需要大量数据才能通过深度学习技术实现具有竞争力的结果。综合结果是公开的，为未来研究进一步提高 BCI 领域的可重复性铺平了道路。意义。这项研究的意义在于它有助于为 BCI 研究建立严格透明的基准，提供对最佳方法的见解，并强调可重复性在推动该领域进步方面的重要性。
测试OECD中聚合物的生物降解性的长时间测试持续时间改善了测试结果的可重复性
•所有OECD 301测试结果的累积结果显示为框图。左侧的灰色框分别表示28天后的结果。彩色盒子在测试结束时显示结果（60.1±6.6天）。盒子由25％四分位数界定，中间位于中间。计算出的平均值表示为杂交。垂直线代表最高和最低的单个测试结果，离群值显示为点。星号表示显着性（Student's T-测试）： * P <0.05，** P <0.01和*** P <0.001。
验证低成本单通道 fNIRS 设备在分层认知任务中的可重复性
在认知神经科学领域，功能性近红外光谱 (fNIRS) 已成为非侵入性探测伴随神经活动的血流动力学反应的重要工具。该技术使研究人员能够通过头骨观察大脑活动，从而促进认知功能和神经发育过程的研究（Boas 等人，2014）。尽管 fNIRS 具有巨大潜力，但由于商业系统的高成本，它无法融入更广泛的研究实践，只能在资金充足的实验室使用（Pinti 等人，2018）。这种可用性受限给数据的验证和可重复性带来了挑战，阻碍了更广泛人群使用 fNIRS 技术。因此，很难将研究结果扩展到这些人群进行验证。
定量MRI生物标志物用于临床上显着前列腺癌的分类：回波时间可重复性的校准
背景：限制频谱成像限制评分（RSIRS）是用于检测临床上显着前列腺癌（CSPCA）的定量生物标志物。但是，RSIR的定量值受到诸如Echo Time（TE）之类的成像参数的影响。目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异，并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法：这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者； 97被诊断为CSPCA（年级≥2）。rsi数据是三次获取的：在最小TE 〜75ms，一次在TE = 90ms（分别为Temin 1，Temin 2和TE90）时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法，估计了RSI信号模型的四个扩散室（C）中的每个扩散室中的每个缩放系数（F）。确定了一个线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围为95 th thth
jupyter笔记本的计算重现性来自生物医学出版物
批准OAC H：我们解决了2个级别的计算可重复性：（i）使用完全自动化的w orkflows，分析了与生物医学文献库PubMed中心索引的jupyter笔记本的计算可取性。，我们通过挖掘文章的全文，试图在github上找到它们，并试图在尽可能接近原始的环境中重新运行它们，从而确定了此类笔记本。我们记录了繁殖成功和例外，并探讨了笔记本上的可调性与笔记本或出版物中的V aria b les r之间的关系。（ii）这项研究本身本身是在PubMed Central上两次使用相同的方法，在2年的时间内，基本上使用了相同的方法，在此期间，PubMed Central在PubMed索引的jupyter笔记本的语料库以一种高度动态的方式增长。