jsPsych插件canvas-button-response 2.1.0版本发布:增强学术引用功能
jsPsych是一个用于构建行为实验的JavaScript框架,广泛应用于心理学、神经科学等领域的研究。它提供了丰富的插件系统,允许研究人员快速构建各种实验范式。其中canvas-button-response插件是一个重要组件,它允许在Canvas画布上呈现刺激并收集被试的按钮响应。
核心更新内容
本次2.1.0版本的canvas-button-response插件主要引入了学术引用功能的增强:
-
标准化引用信息:所有插件和扩展现在都包含标准化的引用信息字段,支持APA和BibTeX两种主流引用格式。
-
自动化引用生成:在构建过程中,系统会自动从插件根目录下的.cff文件中提取引用信息,并生成标准化的引用格式。
-
便捷引用功能:jsPsych核心包新增了getCitations()方法,研究人员可以通过简单的函数调用获取指定插件集合的格式化引用字符串。
技术实现细节
引用信息存储结构
每个插件现在都包含一个info字段,其中新增了citations属性。这个属性是一个对象,包含两种标准化的引用格式:
citations: {
apa: "标准APA格式的引用字符串",
bibtex: "标准BibTeX格式的引用字符串"
}
getCitations()方法
jsPsych核心包新增的getCitations()方法提供了便捷的引用生成功能。该方法接受两个参数:
- 插件/扩展名称数组:指定需要生成引用的插件集合
- 引用格式字符串:'apa'或'bibtex',指定输出格式
方法会返回一个字符串,其中包含所有指定插件的引用信息,每个引用用换行符分隔。值得注意的是,输出中总是首先包含jsPsych核心库的引用。
构建流程改进
在构建过程中,系统会自动扫描每个插件目录下的.cff文件(Citation File Format)。如果存在,系统会解析该文件并自动生成标准化的引用信息,将其整合到最终构建的插件代码中。
对研究实践的影响
这一更新为学术研究带来了几个重要优势:
-
引用标准化:确保研究中使用的工具得到正确引用,符合学术规范。
-
效率提升:研究人员不再需要手动查找和格式化每个插件的引用信息,节省了大量时间。
-
完整性保证:自动化的引用生成减少了遗漏重要引用的可能性。
-
格式统一:支持两种主流引用格式,满足不同期刊和机构的要求。
使用示例
研究人员现在可以这样获取实验中使用插件的引用信息:
// 获取canvas-button-response插件和其他插件的APA格式引用
const citations = jsPsych.getCitations(
['canvas-button-response', 'other-plugin'],
'apa'
);
// 输出结果将包含:
// 1. jsPsych核心库引用
// 2. canvas-button-response插件引用
// 3. other-plugin插件引用
console.log(citations);
总结
jsPsych canvas-button-response插件2.1.0版本的发布,特别是其增强的引用功能,体现了该项目对学术严谨性的重视。这一更新不仅简化了研究人员的文献引用工作流程,也提升了研究成果的可追溯性和可重复性。对于使用jsPsych进行行为实验研究的人员来说,这一改进将显著提高工作效率和引用准确性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00