Human cortical networks trade communication efficiency for computational reliability.
Revue : Science advances
Parution : Mercredi 2 septembre 2026
DOI : 10.1126/sciadv.aef2894
Statut : code vérifié
Méthodes : Statistiques, Lissage, filtrage d'état, décompositions, Connectivité, Graphes, Apprentissage, IRMf et imagerie, Physiologie et mesures du signal, Prétraitement
Carte de traçage
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Code des auteurs
fabridamicelli.github.io/echoes
Licence : aucune : les auteurs gardent tous leurs droits
État : le lien répond
Preuve : le lien répond
Trouvé : « Data, code, and materials availability: »
netneurotools.readthedocs.io
Licence : aucune : les auteurs gardent tous leurs droits
État : le lien répond
Preuve : le lien répond
Trouvé : « Data, code, and materials availability: »
netneurolab.github.io/neuromaps
Licence : aucune : les auteurs gardent tous leurs droits
État : le lien répond
Preuve : le lien répond
Trouvé : « Data, code, and materials availability: »
kuffmode/yanat
Licence : MIT
État : le lien répond
Preuve : fichiers inventoriés
Commit :
25ee29860814679592de8c43ebc9d5c9bb720989Langages : Python (13), Jupyter (2)
Trouvé : « Data, code, and materials availability: »
5 fichiers
- docs/conf.py — Python, 31 lignes [lire ici]
- docs/examples/generative_game_theoric.ipynb — Jupyter, 221 lignes [lire ici]
- examples/generative_game_theoric.ipynb — Jupyter, 224 lignes [lire ici]
- limite du dépôt atteinte (2 000 fichiers ou 30 Mo) : la suite est à la source (12 fichiers)
- LICENSE — Licence, 21 lignes [lire ici]
- README.md — Texte, 97 lignes [lire ici]