Wildlife biology, big data, and reproducible research
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Changes in technology have made it possible to gather vast amounts of data, often of high quality, that in turn can improve the quality of wildlife biology. However, with this growth in data, practices such as data management, exploratory data analysis, data‐sharing, and reproducibility of an analysis have become increasingly complex. These practices often depend heavily on computer scripting languages, and are often hidden from the peer‐review process despite their influence on the final results. Although these issues have been discussed in the literature, they are generally dealt with in a piecemeal fashion, preventing synthesis, and thereby slowing progress. We offer a conceptual framework to illustrate relationships among these practices, and show where wildlife biology as a field has embraced these changes, where awareness is growing, and where it lags behind other fields. We then present several case studies to emphasize the importance of adopting these practices. Any of these case studies could have been conducted with little attention to these practices or employing scripting languages, but there are many disadvantages to this approach including increased chance of errors, inefficiency, and lack of reproducibility. We suggest that a change in the culture of how wildlife biology is conducted is required and that this change will be fostered by integrating these practices into wildlife biology education, implementation, and embracing the idea of open data and open computer code. © 2018 The Wildlife Society.
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 | 0,313 | 0,400 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,061 |
| Communication savante | 0,027 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».