Biodiversity databases in Russia: towards a national portal
Notice bibliographique
Résumé
Russia holds massive biodiversity data accumulated in botanical and zoological collections, literature publications, annual reports of natural reserves, nature conservation, and monitoring study project reports. While some data have been digitized and organized in databases or spreadsheets, most of the biodiversity data in Russia remain dormant and digitally inaccessible. Concepts of open access to research data is spreading, and the lack of data publishing tradition and of use of data standards remain prominent. A national biodiversity information system is lacking and most of the biodiversity data are not available or the available data are not consolidated. As a result, Russian biodiversity data remain fragmented and inaccessible for researchers. The majority of Russian biodiversity databases do not have web interfaces and are accessible only to a limited numbers of researchers. The main reason for lack of access to these resources relates to the fact that the databases have previously been developed only as a local resource. In addition, many sources have previously been developed in the desktop database environments mainly using MS Access and, in some cases, earlier DBMS for DOS, i.e., file-server system, which does not have the functionality to create access to records through a web interface. Among the databases with a web interface, a few information systems have interactive maps with the species occurrence data and systems allowing registered users to upload data. It is important to note that the conceptual structures of these databases were created without taking into account modern standards of the Darwin Core; furthermore, some data sources were developed prior to the first work version of the Darwin Core release in 2001. Despite the complexity and size of the biodiversity data landscape in Russia, the interest in publishing data through international biodiversity portals is increasing among Russian researchers. Since 2014, institutional data publishers in Russia have published about 140 000 species occurrences through gbif.org. The increase in data publishing activity calls for the creation of a GBIF node in Russia, aiming to support Russian biodiversity experts in international data work.
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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,010 |
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 ».