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Enregistrement W3114771429 · doi:10.11646/zootaxa.4896.2.6

An inventory of online reptile images

2020· article· en· W3114771429 sur OpenAlexaff
Benjamin Michael Marshall, Paul S. Freed, Laurie J. Vitt, Pedro Bernardo, Gernot Vogel, Sebastian Lotzkat, Michael D. Franzen, Jakob Hallermann, Richard D. Sage, Brian Bush, Marcelo Ribeiro Duarte, Luciano Javier Ávila, Dávid Jandzík, BORIS KLUSMEYER, Brad Maryan, Jiří Hošek, Peter Uetz

Notice bibliographique

RevueZootaxa · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensRoyal Ontario Museum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeographic variationEcologyOnline databaseArchaeologyGeographyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No central online repository exists for the collection of animal images; hence it remains unclear how extensively species have been illustrated in the published literature or online. Here we compiled a list of more than 8000 reptile species (out of 11,341) that have photos in one of six popular online repositories, namely iNaturalist (6,349 species), the Reptile Database (5,144), Flickr (4,386), CalPhotos (3,071), Wikimedia (2,952), and Herpmapper (2,571). These sites have compiled over one million reptile photos, with some species represented by tens of thousands of images. Despite the number of images, many species have only one or a few images. This suggests that a considerable fraction of morphological and geographic variation is under documented or difficult to access. We highlight prominent gaps in amphisbaenians, lizards, and snakes, with geographic hotspots for species without images in Central Africa, Pacific Islands, and the Andes Mountains. We present a list of ~3,000 species without photos in any of the six databases and ask the community to fill the gaps by depositing images on one of these sites (preferably with minimal copyright restrictions).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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