Reaching an Established but Growing Network: Use-case from Canadensys
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
Canadensys is an associate GBIF node in Canada, officially established as a node in 2014, but publishing data on GBIF since 2011. Since then, Canadensys has grown from nine institutions to a network of nearly 25 institutions that publish biodiversity data and we have migrated from an in-house explorer, to a Living Atlases (LA) framework. Canadensys publishes data curated or collected by Canadian universities, museums, as well as municipalities and non govermental organizations (NGOs). Establishing a new network can be challenging, but several resources and programs exist to help node managers and node participants initiate the publication process. Keeping an established network alive while continuing to grow and to develop new methods and technologies is also an important challenge, especially in a context where institutions are geographically separated across large distances, and where funds are scarce or mostly oriented towards highly innovative projects. With the aim to reach both established and new participants across Canada and from adjacent regions in the USA, and in order to help them to familiarize themselves with the new framework based on LA, we organized three workshops on data publication and data usage. Partially funded through a GBIF CESP project, this series of workshops was developed in partnership with international, regional and national partners such as iDigBio, OBIS Canada and GBIF Spain. The workshops helped new participants prepare and publish data, and allowed established publishers to enrich and update their resources on Canadensys and GBIF. The project also highlighted some of the challenges our network is facing, such as funding, infrastructure, human resources, and communication. Feedback from participants shows that the workshops were successfull in terms of capacity enhancement, giving knowledge and tools to data manager in order to prepare and publish standardize data, as well as to transfer that knowledge in their respective institutions. All materials and documentation developed during this project will be made available on Canadensys, allowing everyone interested to follow the curriculum. Sharing our experience will be useful for other nodes wanting to introduce the LA framework to their users and to enhance capacities in the network.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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