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Enregistrement W2996089563 · doi:10.3389/fenvs.2019.00197

Key Questions for Next-Generation Biomonitoring

2020· article· en· W2996089563 sur OpenAlexaff
Andreas Makiola, Zacchaeus G. Compson, Donald J. Baird, Matthew A. Barnes, Sam P. Boerlijst, Agnès Bouchez, Georgina Brennan, Alex Bush, Elsa Canard, Tristan Cordier, Simon Creer, R. Allen Curry, Patrice David, Alex J. Dumbrell, Dominique Gravel, Mehrdad Hajibabaei, Brian Hayden, Berry van der Hoorn, Philippe Jarne, J. Iwan Jones, Battle Karimi, François Keck, Martyn Kelly, Ineke E. Knot, Louie Krol, François Massol, Wendy A. Monk, John Murphy, Jan Pawłowski, Timothée Poisot, Teresita M. Porter, Kate C. Randall, Emma Ransome, Virginie Ravigné, Alan Raybould, Stéphane Robin, Maarten Schrama, Bertrand Schatz, Alireza Tamaddoni‐Nezhad, Krijn B. Trimbos, Corinne Vacher, Valentin Vasselon, Susie Wood, Guy Woodward, David A. Bohan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversité de MontréalUniversity of GuelphOntario GenomicsNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchEnvironment and Climate Change CanadaOntario Forest Research InstituteUniversité de SherbrookeUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésBiomonitoringKey (lock)SuiteField (mathematics)Computer scienceEnvironmental resource managementBiodiversityData scienceEcologyEnvironmental scienceGeographyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classical biomonitoring techniques have focused primarily on measures linked to various biodiversity metrics and indicator species. Next-generation biomonitoring (NGB) describes a suite of tools and approaches that allow the examination of a broader spectrum of organisational levels - from genes to entire ecosystems. Here, we frame ten key questions that we envisage will drive the field of NGB over the next decade. While not exhaustive, this list covers most of the key challenges facing NGB, and provides the basis of the next steps for research and implementation in this field. These questions have been grouped into current- and outlook-related categories, corresponding to the organization of this paper.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,017
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations97
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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