Avibase – a database system for managing and organizing taxonomic concepts
Notice bibliographique
Résumé
Scientific names of biological entities offer an imperfect resolution of the concepts that they are intended to represent. Often they are labels applied to entities ranging from entire populations to individual specimens representing those populations, even though such names only unambiguously identify the type specimen to which they were originally attached. Thus the real-life referents of names are constantly changing as biological circumscriptions are redefined and thereby alter the sets of individuals bearing those names. This problem is compounded by other characteristics of names that make them ambiguous identifiers of biological concepts, including emendations, homonymy and synonymy. Taxonomic concepts have been proposed as a way to address issues related to scientific names, but they have yet to receive broad recognition or implementation. Some efforts have been made towards building systems that address these issues by cataloguing and organizing taxonomic concepts, but most are still in conceptual or proof-of-concept stage. We present the on-line database Avibase as one possible approach to organizing taxonomic concepts. Avibase has been successfully used to describe and organize 844,000 species-level and 705,000 subspecies-level taxonomic concepts across every major bird taxonomic checklist of the last 125 years. The use of taxonomic concepts in place of scientific names, coupled with efficient resolution services, is a major step toward addressing some of the main deficiencies in the current practices of scientific name dissemination and use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,027 |
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 ».