Mission: Implausible — Revealing rogue marine species in records across biodiversity data platforms
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
Online biodiversity platforms publish datasets with graphic tools to help with quality control of submitted records, but more could be done to make the data robust for ecological analyses. Attention has focused mostly on automating tools for obvious errors, including misspelled names and synonyms, dates, or coordinates. However, a manual review of species identifications and distributions may uncover improbable records, such as a species reported in an area far from its usual range, or a rare species found in an area that has many more records of a related species. Examples are shown by constructing checklists in the Northwest Atlantic, using information from the World Register of Marine Species (WoRMS, http://www.marinespecies.org) and the Ocean Biogeographic Information System (OBIS, https://obis.org). Reviewing rare species records revealed some misidentifications, but in other instances, the rare species was valid while it was the commonly reported species that needed correction. Confirmations were obtained by comparing records from different regions, but also across platforms, including photos from observers on iNaturalist Canada (https://inaturalist.ca), genetic analyses on Barcode of Life Data systems (BOLD, http://www.boldsystems.org), and literature in the Biodiversity Heritage Library (BHL, https://www.biodiversitylibrary.org). While this exercise succeeded in validating the marine taxa of a region, it is an obvious candidate for automation in three areas: 1) flagging records of improbable taxa in a region, 2) comparing records with different types of information (e.g., specimen photos, genetic groupings, or literature records), and 3) updating users and providers when records get flagged as unusual or are modified. The first approach could be explored using online graphics tools or R software packages (rOpenSci, https://ropensci.org). The second toolset, comparing records across platforms, is partially realized with some linkages already operating between WoRMS, OBIS, BOLD, BHL, iNaturalist, and the Global Biodiversity Information Facility (GBIF, https://www.gbif.org). The third target will be the most difficult to implement, requiring reliable platform cross-linkages and specimen record identifiers to send notifications of changed status of records to both users and the original data source. Ongoing work is discussed on communicating the need to review records across platforms, with the hope that toolsets will be developed to make this task easier.
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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