MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2804495494 · doi:10.3897/biss.2.24930

Documenting the occurrence through space & time of aquatic non-indigenous fish, mollusks, algae, & plants threatening North America's Great Lakes utilizing herbaria & zoological museum specimens

2018· article· en· W2804495494 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Allen Wetter

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Information Science and Standards · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbariumIndigenousGeographyFisheryAlgaeEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North America’s Great Lakes contain 21% of the planet’s fresh water, and their protection is a matter of national security to both the USA & Canada. One of the greatest threats to the health of this unparalleled natural resource is invasion by non-indigenous species, several of which already have had catastrophic impacts on property values, the fisheries, shipping, and tourism industries, and continue to threaten the survival of native species and wetland ecosystems. The Great Lakes Invasives Network is a consortium (20 institutions) of herbaria and zoology museums from among the Great Lakes states of Minnesota, Wisconsin, Illinois, Indiana, Michigan, Ohio, and New York created to better document the occurrence of selected non-indigenous species and their congeners in space and time by imaging and providing online access to the information on the specimens of the critical organisms. The list of non-indigenous species (1 alga, 42 vascular plants, 22 fish, and 13 mollusks) to be digitized was generated by conducting a query of all fish, plants, algae, and mollusks present in the database of GLANSIS – the Great Lakes Aquatic Nonindigenous Species Information System – maintained by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The network consists of collections at 20 institutions, including 4 of the 10 largest herbaria in North America, each of which curates 1-7 million specimens (NY, F, MICH, and WIS). Eight of the nation’s largest zoology museums are also represented, several of which (e.g., Ohio State and U of Minnesota) are internationally recognized for their fish and mollusk collections. Each genus includes at least one species that is considered a Great Lakes non-indigenous taxon – several have many, whereas others have congeners on “watchlists”, meaning that they have not arrived in the Great Lakes Basin yet, but have the potential to do so, especially in light of human activity and climate change. Because the introduction and spread of these species, their close relatives, and hybrids into the region is known to have occurred almost entirely from areas in North America outside of the Basin, our effort will include non-indigenous specimens collected from throughout North America. Digitized specimens of Great Lakes non-indigenous species and their congeners will allow for more accurate identification of invasive species and hybrids from their non-invasive relatives by a wider audience of end users. The metadata derived from digitized specimens of Great Lakes non-indigenous species and their congeners will help biologists to track, monitor, and predict the spread of invasive species through space and time, especially in the face of a more rapidly changing climate in the upper Midwest. All together consortium members will digitize >2 million individual specimens from >860,000 sheets/lots of non-indigenous species and their congeneric taxa. Data and metadata are uploaded to the Great Lakes Invasives Network, a Symbiota portal (GreatLakesInvasvies.org), and ingested by the National Resource for Advancing Digitization of Biodiversity Collections (ADBC) (iDigBio.org) national resource. Several initiatives are already in place to alert citizens to the dangers of spreading aquatic invasive species among our nation's waterways, but this project is developing complementary scientific and educational tools for scientists, students, wildlife officers, teachers, and the public who have had little access to images or data derived directly from preserved specimens of invasive species collected over the past three centuries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiodiversity Information Science and StandardsMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207