1,720,973 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
Author-wise bibliometric analysis based on entropy.
No full textAuthor-wise bibliometric analysis based on entropy.</p
Comparer les surfaces corticales avec l'imagerie par résonance magnétique et le transport optimal : une application au décodage de la sémantique visuelle perçue à travers les individus et les espèces
No full textL'imagerie cérébrale non-invasive a permis d'acquérir des connaissances précieuses sur le fonctionnement du cerveau. En particulier, de larges groupes d'individus ont été scannés à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pendant qu'ils effectuaient diverses tâches, dans l'espoir que ces données aideraient à cartographier quelles régions du cortex sont impliquées dans le traitement de stimuli ou l'exécution de tâches spécifiques. Cependant, cette entreprise est limitée par le fait que l'anatomie et l'organisation fonctionnelle du cortex diffèrent entre les individus, ce qui rend difficile l'étude de larges populations. Par ailleurs, des différences et similitudes existent également entre les primates humains et non humains, ce qui nous aide à comprendre la singularité du cerveau humain tout en complexifiant les comparaisons entre les espèces. Nous utilisons le Transport Optimal pour modéliser ces similitudes et différences corticales entre les individus. À cette fin, nous introduisons Fused Unbalanced Gromov-Wasserstein (FUGW), un nouveau problème d'optimisation calculant des alignements entre les surfaces corticales d'individus différents en maximisant la similarité fonctionnelle entre les zones corticales appariées, tout en pénalisant les grandes déformations anatomiques du cortex. Nous montrons que, entre participants humains, les alignements calculés peuvent prédire avec succès les activations corticales liées à des stimuli n'ayant pas été utilisés pour calculer l'alignement. Cela suggère que les alignements fonctionnels obtenus sont cohérents. Nous publions un package Python open-source pour calculer ces alignements efficacement sur GPU.Ensuite, nous étendons le package FUGW pour les données de haute résolution et fournissons une série de nouveaux solveurs. De plus, nous étudions un large spectre de configurations pour entraîner et tester ces alignements fonctionnels, en nous appuyant par exemple sur des données de visionnage de films pour calculer des alignements humains à humains, ou des données multimodales -- impliquant des stimuli visuels, auditifs et tactiles -- pour calculer des alignements entre humains et macaques. Cependant, ces expériences montrent l'importance d'évaluer quantitativement les alignements calculés au travers d'une nouvelle tâche pertinente pour les deux espèces. Pour cela, nous avons recours à une tâche de décodage visuel. Ce problème complexe consiste à entraîner des modèles à prédire, à partir de leur activité corticale, quels stimuli sont actuellement vus par les participants. Nous adoptons d'abord cette approche sur des participants humains, et montrons qu'un décodeur sémantique visuel entraîné chez un individu humain peut être utilisé avec succès chez d'autres participants si leurs données sont alignées avec FUGW. Nous mesurons également que les alignements anatomiques classiques ne parviennent pas à atteindre la même performance de décodage. De plus, nous montrons que l'alignement de plusieurs participants humains permet de former des décodeurs plus performants grâce à un ensemble de données d'entraînement plus important. Enfin, dans un contexte inter-espèces, nous montrons qu'un décodeur cérébral entraîné chez des participants humains uniquement peut décoder avec succès la perception visuelle de primates non humains. Cela suggère que les alignements fonctionnels calculés entre les espèces contiennent des informations pertinentes concernant les similarités et les différences fonctionnelles entre les deux espèces. Ces recherches ouvrent la voie à une cartographie fonctionnelle inter-espèces plus précise. De futurs travaux pourraient tirer parti de l'acquisition de jeux de données plus importants, nécessaires pour entraîner des décodeurs précis, et d'une formulation du problème d'alignement fonctionnel d'une manière qui ne nécessite pas que les individus alignés regardent le même ensemble de stimuli.The advent of non-invasive neuro-imaging devices has made it possible to acquire invaluable insights into how the brain works. In particular, large cohorts of patients and healthy individuals have been scanned using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) while performing various tasks, hoping that this data would help map which cortical areas are involved in processing specific stimuli or performing particular tasks. However, this endeavour is limited by the fact that the anatomy and functional organisation of the cortex differ between individuals, thus making it hard to draw conclusions at the population level. Moreover, differences and similarities also exist between human and non-human primates, which, on the one hand, helps to understand the uniqueness of the human brain, and, on the other hand, makes it challenging to compare cortices across species. We propose to tackle this issue using Optimal Transport (OT) to model cortical similarities and differences between individuals, even across species. To this end, we introduce a new OT loss, denoted as Fused Unbalanced Gromov-Wasserstein (FUGW). The underlying optimisation problem seeks to derive alignments between cortical surfaces of different individuals by maximising functional similarity between matched cortical areas, while penalising large anatomical deformations of the cortical sheet between subjects. We show that, between human participants, alignments computed with this loss can successfully predict cortical activations subsequent to stimuli that were not used to derive the alignment, suggesting that derived functional alignments are meaningful. We release an open-source Python package implementing efficient GPU routines to derive these alignments. In follow-up work, we extend the FUGW package to work with high-resolution data, and provide a series of new solvers to derive solutions to the underlying optimisation problem. Besides, we study a variety of different setups to train and test these functional alignments, for instance, relying on naturalistic movie-watching data to compute human-to-human alignments, or multi-modal data -- involving visual, auditory, and tactile stimuli -- to derive human-to-macaque alignments. However, these experiments stress the need for a way to evaluate the relevance of computed alignments using an evaluation task relevant to both species.To this end, we design a visual decoding task that consists of training models to predict what stimuli are currently seen by participants from their brain activity. It is a complex problem, thus making it a good evaluation task to assess the relevance of computed functional alignments. Consequently, we first test this approach on human participants and show that a visual semantic decoder trained in one human subject can be used successfully in other participants if their data are functionally aligned with FUGW. Classical anatomical alignments fail to reach the same decoding performance. Moreover, we show that aligning multiple human participants together allows one to train better-performing decoders using a larger training dataset collected from several individuals. Finally, we apply this framework in an inter-species setup and show that a brain decoder trained in human participants only can successfully decode the visual perception of non-human primates whose functional activity has been aligned to that of humans, hence suggesting that functional alignments computed across species contain relevant information regarding the functional similarities and differences between the two species.This work paves the way towards more precise inter-species functional mapping. Future directions could involve acquiring larger datasets needed to train accurate brain decoders, and framing the functional alignment problem in a way that does not require aligned individuals to watch the same set of stimuli
Comparer les surfaces corticales avec l'imagerie par résonance magnétique et le transport optimal : une application au décodage de la sémantique visuelle perçue à travers les individus et les espèces
No full textL'imagerie cérébrale non-invasive a permis d'acquérir des connaissances précieuses sur le fonctionnement du cerveau. En particulier, de larges groupes d'individus ont été scannés à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pendant qu'ils effectuaient diverses tâches, dans l'espoir que ces données aideraient à cartographier quelles régions du cortex sont impliquées dans le traitement de stimuli ou l'exécution de tâches spécifiques. Cependant, cette entreprise est limitée par le fait que l'anatomie et l'organisation fonctionnelle du cortex diffèrent entre les individus, ce qui rend difficile l'étude de larges populations. Par ailleurs, des différences et similitudes existent également entre les primates humains et non humains, ce qui nous aide à comprendre la singularité du cerveau humain tout en complexifiant les comparaisons entre les espèces. Nous utilisons le Transport Optimal pour modéliser ces similitudes et différences corticales entre les individus. À cette fin, nous introduisons Fused Unbalanced Gromov-Wasserstein (FUGW), un nouveau problème d'optimisation calculant des alignements entre les surfaces corticales d'individus différents en maximisant la similarité fonctionnelle entre les zones corticales appariées, tout en pénalisant les grandes déformations anatomiques du cortex. Nous montrons que, entre participants humains, les alignements calculés peuvent prédire avec succès les activations corticales liées à des stimuli n'ayant pas été utilisés pour calculer l'alignement. Cela suggère que les alignements fonctionnels obtenus sont cohérents. Nous publions un package Python open-source pour calculer ces alignements efficacement sur GPU.Ensuite, nous étendons le package FUGW pour les données de haute résolution et fournissons une série de nouveaux solveurs. De plus, nous étudions un large spectre de configurations pour entraîner et tester ces alignements fonctionnels, en nous appuyant par exemple sur des données de visionnage de films pour calculer des alignements humains à humains, ou des données multimodales -- impliquant des stimuli visuels, auditifs et tactiles -- pour calculer des alignements entre humains et macaques. Cependant, ces expériences montrent l'importance d'évaluer quantitativement les alignements calculés au travers d'une nouvelle tâche pertinente pour les deux espèces. Pour cela, nous avons recours à une tâche de décodage visuel. Ce problème complexe consiste à entraîner des modèles à prédire, à partir de leur activité corticale, quels stimuli sont actuellement vus par les participants. Nous adoptons d'abord cette approche sur des participants humains, et montrons qu'un décodeur sémantique visuel entraîné chez un individu humain peut être utilisé avec succès chez d'autres participants si leurs données sont alignées avec FUGW. Nous mesurons également que les alignements anatomiques classiques ne parviennent pas à atteindre la même performance de décodage. De plus, nous montrons que l'alignement de plusieurs participants humains permet de former des décodeurs plus performants grâce à un ensemble de données d'entraînement plus important. Enfin, dans un contexte inter-espèces, nous montrons qu'un décodeur cérébral entraîné chez des participants humains uniquement peut décoder avec succès la perception visuelle de primates non humains. Cela suggère que les alignements fonctionnels calculés entre les espèces contiennent des informations pertinentes concernant les similarités et les différences fonctionnelles entre les deux espèces. Ces recherches ouvrent la voie à une cartographie fonctionnelle inter-espèces plus précise. De futurs travaux pourraient tirer parti de l'acquisition de jeux de données plus importants, nécessaires pour entraîner des décodeurs précis, et d'une formulation du problème d'alignement fonctionnel d'une manière qui ne nécessite pas que les individus alignés regardent le même ensemble de stimuli.The advent of non-invasive neuro-imaging devices has made it possible to acquire invaluable insights into how the brain works. In particular, large cohorts of patients and healthy individuals have been scanned using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) while performing various tasks, hoping that this data would help map which cortical areas are involved in processing specific stimuli or performing particular tasks. However, this endeavour is limited by the fact that the anatomy and functional organisation of the cortex differ between individuals, thus making it hard to draw conclusions at the population level. Moreover, differences and similarities also exist between human and non-human primates, which, on the one hand, helps to understand the uniqueness of the human brain, and, on the other hand, makes it challenging to compare cortices across species. We propose to tackle this issue using Optimal Transport (OT) to model cortical similarities and differences between individuals, even across species. To this end, we introduce a new OT loss, denoted as Fused Unbalanced Gromov-Wasserstein (FUGW). The underlying optimisation problem seeks to derive alignments between cortical surfaces of different individuals by maximising functional similarity between matched cortical areas, while penalising large anatomical deformations of the cortical sheet between subjects. We show that, between human participants, alignments computed with this loss can successfully predict cortical activations subsequent to stimuli that were not used to derive the alignment, suggesting that derived functional alignments are meaningful. We release an open-source Python package implementing efficient GPU routines to derive these alignments. In follow-up work, we extend the FUGW package to work with high-resolution data, and provide a series of new solvers to derive solutions to the underlying optimisation problem. Besides, we study a variety of different setups to train and test these functional alignments, for instance, relying on naturalistic movie-watching data to compute human-to-human alignments, or multi-modal data -- involving visual, auditory, and tactile stimuli -- to derive human-to-macaque alignments. However, these experiments stress the need for a way to evaluate the relevance of computed alignments using an evaluation task relevant to both species.To this end, we design a visual decoding task that consists of training models to predict what stimuli are currently seen by participants from their brain activity. It is a complex problem, thus making it a good evaluation task to assess the relevance of computed functional alignments. Consequently, we first test this approach on human participants and show that a visual semantic decoder trained in one human subject can be used successfully in other participants if their data are functionally aligned with FUGW. Classical anatomical alignments fail to reach the same decoding performance. Moreover, we show that aligning multiple human participants together allows one to train better-performing decoders using a larger training dataset collected from several individuals. Finally, we apply this framework in an inter-species setup and show that a brain decoder trained in human participants only can successfully decode the visual perception of non-human primates whose functional activity has been aligned to that of humans, hence suggesting that functional alignments computed across species contain relevant information regarding the functional similarities and differences between the two species.This work paves the way towards more precise inter-species functional mapping. Future directions could involve acquiring larger datasets needed to train accurate brain decoders, and framing the functional alignment problem in a way that does not require aligned individuals to watch the same set of stimuli
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