Reaching an Established but Growing Network: Use-case from Canadensys
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.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».