Databases, Scaling Practices, and the Globalization of Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Since the Convention on Biological Diversity in 1992, biodiversity has become an important topic for scientific research.Much of this research is focused on measuring and mapping the current state of biodiversity, in terms of which species are present at which places and in which abundance, and making extrapolations and future projections, that is, determining the trends.Biodiversity databases are crucial components of these activities because they store information about biodiversity and make it digitally available.Useful biodiversity databases require data that are reliable, standardized, and fit for up-scaling.This paper uses material from the EBONE-project (European Biodiversity Observation Network) to illustrate how biodiversity databases are constructed, how data are negotiated and scaled, and how biodiversity is globalized.The findings show a continuous interplay between scientific ideals related to objectivity and pragmatic considerations related to feasibility and data availability.Statistics was a crucial feature of the discussions.It also proved to be the main device in up-scaling the data.The material presented shows that biodiversity is approached in an abstract, quantitative, and technical way, disconnected from the species and habitats that make up biodiversity and the people involved in collecting the data.Globalizing biodiversity involves decontextualization and standardization.This paper argues that while this is important if the results of projects like EBONE are to be usable in different contexts, there is a risk involved as it may lead to the alienation from the organizations and volunteers who collect the data upon which these projects rely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,024 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».