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Enregistrement W2997762504 · doi:10.1186/s43008-019-0019-1

Chapter F of the International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants as approved by the 11th International Mycological Congress, San Juan, Puerto Rico, July 2018

2019· article· en· W2997762504 sur OpenAlexaff
Tom W. May, Scott A. Redhead, Konstanze Bensch, David L. Hawksworth, James C. Lendemer, Lorenzo Lombard, Nicholas J. Turland

Notice bibliographique

RevueIMA Fungus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésTypificationNomenclatureIdentifierInterpretation (philosophy)Library scienceLawCode (set theory)Political scienceHistoryComputer scienceBiologyTaxonomy (biology)LinguisticsPhilosophyEcologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A revised version of Chapter F of the International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants is presented, incorporating amendments approved by the Fungal Nomenclature Session of the 11th International Mycological Congress held in San Juan, Puerto Rico in July 2018. The process leading to the amendments is outlined. Key changes in the San Juan Chapter F are (1) removal of option to use a colon to indicate the sanctioned status of a name, (2) introduction of correctability for incorrectly cited identifiers of names and typifications, and (3) introduction of option to use name identifiers in place of author citations. Examples have been added to aid the interpretation of new Articles and Recommendations, and Examples have also been added to the existing Art. F.3.7 concerning the protection extended to new combinations based on sanctioned names or basionyms of sanctioned names (which has been re-worded), and to Art. F.3.9 concerning typification of names accepted in the sanctioning works.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,039

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations78
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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