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。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++036Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0283Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









