Annotating biodiversity data via the Internet
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological specimens in research collections provide the most important baseline information for systematic research. Traditionally, they are annotated by experts in written form, which remains directly associated with the specimens. These annotations, defined as data added at a later stage to the original data, provide an important quality control mechanism. They improve the value of herbarium specimens and are identification trails documenting the development of taxonomic concepts over time. With specimen data increasingly becoming accessible via the Internet, a general online annotation system that ensures that the traditional data sharing and documentation of specimen data is continued after the information is mobilised through digitisation, is currently missing. We lay out the prerequisites for such an annotation system including data standards, a data repository, system access, and user roles. We also introduce an exemplar solution developed in the DFG–funded AnnoSys project. AnnoSys is being implemented using the example of collection and observation data in the botanical domain as provided by the GBIF/BioCASe networks. It provides a user–friendly interface to allow researchers to produce and discover annotations. If a record has been annotated, both the annotation and the original record will be stored in a repository, linked via a persistent identifier, and will be accessible through the AnnoSys interfaces. Collection holders and scientists specifically interested in a subset of data will be informed about annotations in which they have expressed interest. We discuss AnnoSys in relation to the FilteredPush project, which pursues the same goal in facilitating and communicating online annotations, but which takes a different approach.
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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,180 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».