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Enregistrement W2955269493 · doi:10.3897/biss.3.37472

Your Digitisation Project is Funded… Now What?

2019· article· en· W2955269493 sur OpenAlexaffabout
Heather Cole

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Information Science and Standards · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowGovernment (linguistics)BusinessAgricultureLibrary scienceWorld Wide WebComputer scienceGeographyDatabaseArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the reality of successful funding for your digitisation project sets in and it is time to start spending, there are countless decisions that need to be made. Equipment needs to be purchased, staff need to be hired and protocols need to be developed. In 2014, the biological collections of Agriculture and Agri-Food Canada received funding (Government of Canada Budget 2016) for digitisation of their accessions, which include roughly 18–19 million preserved plant, insect and fungal specimens, as well as living fungal cultures and germplasm. Goals include the creation of virtual collections and digital inventories as well as specimen imaging and data capture. Now half-way through the funded project, the logistical opportunities and challenges associated with the digitisation of these diverse collections will be presented including short-term and long-term solutions, digitisation workflows and some lessons learned.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0250,012
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,127

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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