Arctic vegetation archive and Classification Workshop, Prague, 30–31 March 2017
Notice bibliographique
Résumé
The two-day Arctic Vegetation Archive and Classification Workshop, in which twenty-nine individuals (two in absentia) from 9 countries (EU: Czech Republic, Germany, Norway, Slovak Republic, Switzerland, The Netherlands; Russia, USA, Canada) participated, took place at the Czech Academy of Science Building, Prague, Czech Republic, on 30–31 April 2017. An Arctic Vegetation Archive (AVA) is essential for developing an Arctic Vegetation Classification (AVC) and is needed for a variety of international Arctic initiatives that involve Arctic vegetation information. The AVA will gather vegetation and environmental data from approximately 31 000 legacy vegetation plots into a standardized format for vegetation classification and analysis. The primary goal is to develop a strategy for each country to assemble its own archive with common protocols that will later allow the databases to be united into a single AVA using TurboVeg v3 and then use JUICE software to create a Pan Arctic vegetation classification. Several overview and keynote talks set the stage. We reviewed the datasets and plots that are available for each of the floristic provinces in each circumpolar country. Discussions focused on the exchange of data between different database approaches, reflections on the realization of a pan-Arctic vegetation classification, steps still needed to achieve the AVC. At the end of the meeting, the assembled members resolved to accomplish the following within 5 years: – develop a checklist of existing described Arctic vegetation habitat and vegetation types (an Arctic prodromus) according the European Vegetation Classification approach. – develop and use standardized plot-data collection and archiving methods modeled after the European Vegetation Archive and the Alaska Arctic Vegetation Archive. – modify the existing vector-based Circumpolar Arctic Vegetation Map to a raster-based format with 12.5-km resolution, and incorporate modifications based on new knowledge. – work with the Arctic Data Center (ADC) to develop data-sharing methods and rules for Arctic vegetation data. – contribute to training a new generation of young professional Arctic botanists and vegetation scientists through international field courses at the University of the Arctic and the Association of Polar Early Career Scientists (APECS). There was understanding of the necessity to develop a funding strategy to secure funds for completing the AVA and AVC. Finally we resolved to meet again at Arctic Science Summit Week 2019 in Arkhangelsk, Russia.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,079 |
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 ».