Building Next-Generation Collections: Natural History Specimens, Just One Click Away!
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digitisation has made significant advances in many natural history collections since the 1980s. The Vertebrate Zoology Collections team of the Canadian Museum of Nature (CMNVZC; ca. 1,250,000 catalogued specimens) has the ambition to go fully digital with our physical objects and associated data. Organising CMNVZC data electronically (primary digitisation) through computerisation for collection management purposes was initiated in 1972 and systematically implemented since the 1980s. This databasing process involved several stages, each with its own objectives and challenges. It resulted in ca. 100% of the CMNVZC being now digitised and core specimen data being retrievable from the Web (e.g., GBIF, and VertNet). Digitising requires regular updates to reflect the changing needs of the collections-based research community, and to capitalise on new opportunities that arise with the advances in technology. In this digital age, improving collections accessibility and usability through realistic and sustainable digitisation, while avoiding the downside of information overload, remains the most pressing challenge. Increasing CMNVZC accessibility necessitates further consolidation and information standardisation of various types (e.g. collecting data) to be retrieved from several sources (e.g., field notes, original data sheets, and maps). Optimising collections usability can be achieved by adding value to existing records (secondary digitisation) by means of additional information as mentioned above, georeferencing, as well as 2D and 3D imaging. Virtual sharing of 3D specimen images allows for remote examination of specimens usually inaccessible through loans, such as type and rare specimens, and the possibility for morphometric analyses. Digital imaging of the vertebrate collection, however, represents a major challenge given the complexity and variation of shapes and sizes among specimens. Limitations of current 3D surface imaging technology, none of which have been specifically designed for natural history specimens, hamper CMNVZC imaging workflows. Digital tools are key to the success of increasing usability of natural history collections and play an important role in preserving information. Digitisation activities should endeavour to improve online access of physical objects and their full array of data with optimized usability.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 découle