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Enregistrement W2529454262 · doi:10.1017/cbo9781139236355.009

Next generation biodiversity analysis

2016· book-chapter· en· W2529454262 sur OpenAlexaff
Mehrdad Hajibabaei, Ian W. King

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityDiversity (politics)GeographyEcologyEcosystemWord (group theory)BiologySociologyLinguisticsPhilosophyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction – facing challenges Biodiversity, in the words of E. O. Wilson, is ‘in one sense, everything’ (Wilson, 1997). This is the most catholic of the numerous definitions that various authors have given of ‘biological diversity’ or ‘biodiversity’. To give some idea of the most common constituents of these definitions, Figure 8.1 shows a word cloud based on 22 definitions, with the size of the word being proportional to its frequency in the definitions included. Clearly, species and ecosystems play a central role in what we call ‘biodiversity’. However, our inability to measure and document – even to define – biodiversity's basic units (i.e. species) has resulted in orders of magnitude difference in our best estimates of Earth's biotic diversity (May 1992; 2011; Mora et al. 2011; Pimm et al. 2014). Biodiversity and related studies have often focused on a narrow spectrum of species of mainly charismatic groups (Clark and May 2002; Pawar 2003; Chariton et al. 2010a). This is understandable, though not excusable, given the challenges inherent in studies including a greater variety of species and vast ecosystems. In an ambitious, taxonomically diverse (but not comprehensive) inventory of a tropical forest in Cameroon, Lawton and colleagues (1998) found that the effort required for identification ranged from 50 ‘scientist-hours’ required to assign all morphospecies to known species for birds, to 6000 ‘scientist-hours’ to assign 10% of individual nematodes to species (over 90% of morphospecies could not be assigned to known species). In another study, the sampling and identification time required for 15 different taxa at five tropical sites was 18 200 person-hours (Barlow et al. 2007; Gardner et al. 2008). In fact, projects that aim at large-scale documentation of biodiversity, or bioinventories, have been faced with a serious bottleneck in the timely identification of specimens. Dan Janzen and Winnie Hallwachs, who run one of the largest and longest bioinventory efforts located in the Área de Conservación Guanacaste (ACG), Northwest Costa Rica, have been using molecular tools such as DNA barcoding (see below) to address this bottleneck (Janzen et al. 2009). Additionally, the need for more efficient approaches for biodiversity analysis is reflected in many situations where timely and accurate characterization of biota is critical (see below).

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,012

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,151 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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