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Enregistrement W2756646528 · doi:10.1101/192351

The Parasite Extinction Assessment & Red List: an open-source, online biodiversity database for neglected symbionts

2017· preprint· en· W2756646528 sur OpenAlexaff
Colin J. Carlson, Oliver Muellerklein, Anna J. Phillips, Kevin R. Burgio, Giovanni Castaldo, Carrie A. Cizauskas, Graeme S. Cumming, Tad Dallas, Jorge Doña, Nyeema C. Harris, Roger Jovani, Zhongqi Miao, H. C. Proctor, Hyun Seok Yoon, Wayne M. Getz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)BiodiversityPearlListing (finance)EcologyComputer scienceBiologyEnvironmental resource managementDatabaseGeographyBusinessEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Parasite conservation is a rapidly growing field at the intersection of ecology, epidemiology, parasitology, and public health. The overwhelming diversity of parasitic life on earth, and recent work showing that parasites and other symbionts face severe extinction risk, necessitates infrastructure for parasite conservation assessments. Here, we describe the release of the Parasite Extinction Assessment & Red List (PEARL) version 1.0, an open-access database of conservation assessments and distributional data for almost 500 macroparasitic invertebrates. The current approach to vulnerability assessment is based on range shifts and loss from climate change, and will be expanded as additional data (e.g., host-parasite associations and coextinction risk) is consolidated in PEARL. The web architecture is also open-source, scalable, and extensible, making PEARL a template for more eZcient red listing for other high-diversity, data-de1cient groups. Future iterations will also include new functionality, including a user-friendly open data pository and automated assessment and re-listing.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,022

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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