Training and hackathon on building biodiversity knowledge graphs
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge graphs have the potential to unite disconnected digitized biodiversity data, and there are a number of efforts underway to build biodiversity knowledge graphs. More generally, the recent popularity of knowledge graphs, driven in part by the advent and success of the Google Knowledge Graph, has breathed life into the ongoing development of semantic web infrastructure and prototypes in the biodiversity informatics community. We describe a one week training event and hackathon that focused on applying three specific knowledge graph technologies – the Neptune graph database; Metaphactory; and Wikidata - to a diverse set of biodiversity use cases. We give an overview of the training, the projects that were advanced throughout the week, and the critical discussions that emerged. We believe that the main barriers towards adoption of biodiversity knowledge graphs are the lack of understanding of knowledge graphs and the lack of adoption of shared unique identifiers. Furthermore, we believe an important advancement in the outlook of knowledge graph development is the emergence of Wikidata as an identifier broker and as a scoping tool. To remedy the current barriers towards biodiversity knowledge graph development, we recommend continued discussions at workshops and at conferences, which we expect to increase awareness and adoption of knowledge graph technologies.
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 | 0,053 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».