Building the “Plant Glossary”—A controlled botanical vocabulary using terms extracted from the Floras of North America and China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Taxonomic descriptions contain valuable phenotypic data that is often not directly accessible for modern evolutionary, ecological, or biodiversity analyses. We describe a process for building a consensus‐based controlled vocabulary from taxonomic descriptions for plants, which also can be applied for building controlled vocabularies for other taxon groups. Controlled vocabularies are useful as lexicons for text mining algorithms, as source of candidate terms for ontologies, and as guides to help future authors use domain vocabulary more appropriately and consistently. We extracted phenotype‐ describing phrases terms from descriptions of 30 volumes of the Flora of North America and Flora of China and merged these with terms from the Categorical Glossary of the Flora of North America. Seven contributors placed the terms into a set of categories until there was an agreement among two or more categorizations per term. Term categorization makes the meaning of a term more explicit for the subsequent users of the glossary. The resulting “Plant Glossary” (terms and categorization of terms) contains 9228 terms grouped in 53 categories. Differences in term categorization represented 49% of the categorization effort, and the many differences among individual classifications can be attributed to individual interpretation of terms and to the fluid nature of descriptive language used in Floras. The difficulties experienced while classifying the terms allowed us to explore cases where the use of language can hinder the accurate and detailed annotation of taxonomic descriptions. The Plant Glossary represents a significant step towards creating and enriching formal ontologies for plant phenotypes as the semantic phenomena found through this exercise is useful background information for building ontologies. The glossary has been used by new software to parse and annotate plant taxonomic descriptions, and over 6000 new terms are available for creating ontologies.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».