A wiki based portal to the biodiversity knowledge graph.
Notice bibliographique
Résumé
We will present our botanical knowledge portal, which uses Semantic Mediawiki (SMW) to store and display structured data extracted from the Flora of North America (FNA), and to integrate this data with an open biodiversity knowledge graph. SMW provides users with a familiar interface for browsing, filtering, and querying semantic data without the need to learn (or even be aware of) semantic web technologies such as RDF (the Resource Description Framework) and SPARQL (the SPARQL Protocol and RDF Query Language). In the case of the portal, this allows users to query taxonomic treatments based on: the characters and character states of taxa, including phenology and habitat; invasiveness and conservation status; occurrences; and any other information contained in the knowledge graph. Data from other sources is integrated via an RDF triplestore, and the provenance of this data is managed by maintaining distinct named graphs for each source. We are planning to provide the ability to edit treatments, and to find and annotate associated resources We will describe our procedures for extracting knowledge from FNA and importing it into SMW, including a methodology we developed for classifying habitat descriptions (which are notoriously unstructured) along dimensions that are useful when querying and filtering, such as wet/dry; open/closed; sloped/flat; etc. We will also describe the structure of our biodiversity knowledge graph, demonstrate how human and software agents (such as the portal) can interact with it, and invite collaboration in its continued construction.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».