A Standard Method for Abbreviating the Names of Fishes of the United States, Canada, and Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abbreviations for fish names are used by fisheries biologists throughout the data life cycle, especially field data collection and entry, sharing, and reporting. However, use of nonstandard abbreviation systems across North America hinders data collection, sharing, and communication among agencies, programs, universities, and other data providers. An ideal abbreviation system would yield unique codes for all species, while being intuitive, memorable, and stable over time, as well as providing for a wide range of scenarios such as naming subspecies, hybrids, and unidentified species of a known taxon. A standard abbreviation system that meets these ideals was developed using a defined rule set and implemented for fishes of the continental United States, Canada, and Mexico. Standard abbreviations were developed for 3,875 species, in addition to their respective genera and families. Use of the standard abbreviation system can improve data integrity by reducing worker training, use of ambiguous codes, and misinterpretation of shared data. Abbreviations facilitate faster data recording and entry, as well as brevity in writing reports and creating tables. The standard abbreviation system will be made available online for widespread use. Los biólogos pesqueros abrevian el nombre de los peces durante el ciclo de vida de los datos, especialmente en las partes de colecta y captura de datos de campo, intercambio y reportes. Sin embargo el uso de sistemas no estandarizados de abreviación a lo largo de los EE.UU., tiende a entorpecer la colecta, intercambio, y comunicación entre agencias, programas, universidades y otros organismos que manejan datos. Un sistema ideal de abreviación, debiera producir códigos únicos para todas las especies, debe ser intuitivo, memorable, estable en el tiempo, y también probar ser útil bajo distintos escenarios, como nombrar subespecies, híbridos y especies no identificadas de un taxón conocido. En este estudio se desarrolló un sistema estándar de abreviación que cumple con estos requisitos, valiéndose de un set definido de reglas que fue aplicado a peces de los EE.UU., Canadá y México. Se desarrollaron abreviaciones estándar para 3,875 especies, adicionalmente a sus respectivos géneros y familias. El uso de un sistema estándar de abreviaciones puede mejorar la integridad de los datos, reduciendo el tiempo de entrenamiento de los trabajadores, el uso de códigos ambiguos y la mala interpretación de datos compartidos. Las abreviaciones facilitan un registro y captura más ágiles así como también brevedad en reportes escritos y creación de tablas. Este sistema estándar de abreviación será puesto en línea para ampliar su utilización. Des abréviations de noms de poissons sont utilisées par les biologistes des pêches tout au long du cycle de vie des données, notamment lors de leur récolte sur le terrain, et de leur saisie, partage et transmission. Cependant, l'utilisation de systèmes d'abréviations non standard en Amérique du Nord entrave la récolte, le partage et la communication de données entre les organismes, programmes, universités et autres fournisseurs de données. Un système d'abréviation idéal présenterait des codes uniques pour toutes les espèces, tout en étant intuitif, mémorable et stable dans le temps, et couvrirait un large spectre d'hypothèses, telles que le nom des sous-espèces, les hybrides et les espèces non identifiées d'un taxon connu. En utilisant un ensemble défini de critères, un système d'abréviation standard qui répond à ces idéaux a été développé et mis en œuvre pour les poissons de la partie continentale des États-Unis, Canada et Mexico. Des abréviations standard ont été développées pour 3,875 espèces, en plus de leurs familles et genres respectifs. L'utilisation du système d'abréviations standard peut améliorer l'intégrité des données en diminuant la formation des travailleurs, l'utilisation de codes ambigus, et l'interprétation erronée des données partagées. Les abréviations facilitent la saisie et l'enregistrement plus rapide des données ainsi que la concision des rapports écrits et la création des tableaux. Le système d'abréviation standard sera mis à disposition en ligne pour un usage généralisé.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».