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Enregistrement W2167107931 · doi:10.1186/2047-217x-3-6

A dataset comprising four micro-computed tomography scans of freshly fixed and museum earthworm specimens

2014· article· en· W2167107931 sur OpenAlexaff
Jennifer Lenihan, Sebastian Kvist, Rosa Fernández, Gonzalo Giribet, Alexander Ziegler

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarthwormLumbricus terrestrisComputer scienceOligochaeta (plant)Computed tomographyBiologyArtificial intelligenceEcologyRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ALTHOUGH MOLECULAR TOOLS ARE INCREASINGLY EMPLOYED TO DECIPHER INVERTEBRATE SYSTEMATICS, EARTHWORM (ANNELIDA: Clitellata: 'Oligochaeta') taxonomy is still largely based on conventional dissection, resulting in data that are mostly unsuitable for dissemination through online databases. In order to evaluate if micro-computed tomography (μCT) in combination with soft tissue staining techniques could be used to expand the existing set of tools available for studying internal and external structures of earthworms, μCT scans of freshly fixed and museum specimens were gathered. FINDINGS: Scout images revealed full penetration of tissues by the staining agent. The attained isotropic voxel resolutions permit identification of internal and external structures conventionally used in earthworm taxonomy. The μCT projection and reconstruction images have been deposited in the online data repository GigaDB and are publicly available for download. CONCLUSIONS: The dataset presented here shows that earthworms constitute suitable candidates for μCT scanning in combination with soft tissue staining. Not only are the data comparable to results derived from traditional dissection techniques, but due to their digital nature the data also permit computer-based interactive exploration of earthworm morphology and anatomy. The approach pursued here can be applied to freshly fixed as well as museum specimens, which is of particular importance when considering the use of rare or valuable material. Finally, a number of aspects related to the deposition of digital morphological data are briefly discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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