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Enregistrement W2170833037 · doi:10.1111/1744-7917.12088

Cybertaxonomy to accomplish big things in aphid systematics

2013· review· en· W2170833037 sur OpenAlexaff
Colin Favret

Notice bibliographique

RevueInsect Science · 2013
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitut National de la Recherche AgronomiqueFlorida Department of Agriculture and Consumer Services
Mots-clésTaxonomy (biology)BiologyAphidHealth informatics toolsSpecies descriptionPaceBiodiversityBiological classificationSystematicsData scienceEcologyInformaticsEvolutionary biologyComputer sciencePolitical scienceGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity sciences have progressed at such a pace that the taxonomic community has been unable to grow concomitantly to keep up with the influx of biological data. This "taxonomic impediment" has led some to suggest that taxonomy is no longer pertinent and to the development of methodologies that circumvent the taxonomic process. This article does not seek to argue for the importance of taxonomy but rather is a call to the aphid taxonomy community to rise to the challenge by dramatically increasing the volume and comprehensiveness of its output without sacrificing quality. Recent informatics technology allows us to mobilize the 2 most important aphid taxonomy resources: experts and specimens, both distributed globally. "Cyberspecimens," museum specimens digitally rendered at a resolution sufficient for remote identification, and open "cybertaxonomic" tools will allow the international aphid taxonomic community to carry out large, ambitious, projects. The global aphid cybertaxonomy proposed here will serve not only the ends of research aphidologists, but also provide a model for other taxonomic communities to adapt and adopt as we confront both the taxonomic impediment and the taxonomic naysayers.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,039 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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