Organizing and disseminating marine biodiversity information: the FishBase and SeaLifeBase story
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION In the 1970s, data manipulation in fisheries science relied on paper and pencil methods aided by programmable calculators and, in some sophisticated laboratories, on huge computer systems with punch cards (see Munro, this volume). Thus, assembling large amounts of data was limited by the availability of paper copies of peer-reviewed publications, the “reprints” of lore, and grey literature. This was the environment in which Daniel Pauly found himself, struggling with how he could test his hypothesis on the relationship between gill size and the growth of fishes (Pauly, 2010; Bakun, this volume; Cheung, this volume). Testing such a hypothesis needed a large amount of empirical data, which might be available in principle, but if so, not at one's fingertips. Inspired by Walter Fischer's work on the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) species identification sheets in the mid-1970s, Daniel believed that assembling data from already published literature was essential for a timely response to the needs of fisheries management, which, at the time, used analytical models requiring growth and mortality estimates (Munro, this volume). And index cards, he found, were ideal for recording the specific data required for assessing size at age, maximum sizes and ages, and growth and natural mortality parameter estimates, as well as temperature and other environmental variables and their sources. The index card collection provided data for his widely used compilation of length–growth parameters (Pauly, 1978), which served as a basis for investigating the role of gills in fish growth in his doctoral thesis (Pauly, 1979) and subsequent papers, and for his now classic paper on natural mortality (Pauly, 1980).
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,021 |
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 ».