Introducing Explorer of Taxon Concepts with a case study on spider measurement matrix building
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Taxonomic descriptions are traditionally composed in natural language and published in a format that cannot be directly used by computers. The Exploring Taxon Concepts (ETC) project has been developing a set of web-based software tools that convert morphological descriptions published in telegraphic style to character data that can be reused and repurposed. This paper introduces the first semi-automated pipeline, to our knowledge, that converts morphological descriptions into taxon-character matrices to support systematics and evolutionary biology research. We then demonstrate and evaluate the use of the ETC Input Creation - Text Capture - Matrix Generation pipeline to generate body part measurement matrices from a set of 188 spider morphological descriptions and report the findings. RESULTS: From the given set of spider taxonomic publications, two versions of input (original and normalized) were generated and used by the ETC Text Capture and ETC Matrix Generation tools. The tools produced two corresponding spider body part measurement matrices, and the matrix from the normalized input was found to be much more similar to a gold standard matrix hand-curated by the scientist co-authors. Special conventions utilized in the original descriptions (e.g., the omission of measurement units) were attributed to the lower performance of using the original input. The results show that simple normalization of the description text greatly increased the quality of the machine-generated matrix and reduced edit effort. The machine-generated matrix also helped identify issues in the gold standard matrix. CONCLUSIONS: ETC Text Capture and ETC Matrix Generation are low-barrier and effective tools for extracting measurement values from spider taxonomic descriptions and are more effective when the descriptions are self-contained. Special conventions that make the description text less self-contained challenge automated extraction of data from biodiversity descriptions and hinder the automated reuse of the published knowledge. The tools will be updated to support new requirements revealed in this case study.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».