研究完全性調査を支援するための科学的画像再利用のヌルモデルの推定【JST・京大機械翻訳】

Acuna Daniel E.; Xiang Ziyue

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206306406355 整理番号：22P0118285

研究完全性調査を支援するための科学的画像再利用のヌルモデルの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating a Null Model of Scientific Image Reuse to Support Research Integrity Investigations

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発行年： 2020年02月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

科学における疑わしい図形再利用事例があるとき,研究健全性研究者は,しばしば,著者が「機会によって発生する」を主張するのが困難であった。言い換えれば,画像特徴の「衝突」があるとき,それがまれに見えるかどうかを正当化するのは難しい。本論文では,すべての科学画像にわたってランダムに発生する確率を統計的に推定することにより,画像特徴の希少性を予測する方法を提供した。この方法は,PubMed Open Access Subsetデータセットにおける7+百万画像を用いたORB特徴の高次元密度推定に基づいている。この方法は,科学的画像再利用のためのヌル仮説を提供し,従って,自由化中のp値を提供することにより,研究完全性調査中に意味のあるフィードバックを導くことができることを示す。ますます複雑な画像のサンプルにモデルを適用し,期待通りにより小さなp値を生成することを確認した。将来の研究と同様に,研究健全性研究への応用を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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