Data Standards for the Phenology of Plant Specimens
Notice bibliographique
Résumé
Phenological data (i.e., data on growth and reproductive events of organisms) are increasingly being used to study the effects of climate change, and biodiversity specimens have arisen as important sources of phenological data. However, phenological data are not expressly treated by the Darwin Core standard (Wieczorek et al. 2012), and specimen-based phenological data have been codified and stored in various Darwin Core fields using different vocabularies, making phenological data difficult to access, aggregate, and therefore analyze at scale across data sources. The California Phenology Network, an herbarium digitization collaboration launched in 2018, has harvested phenological data from over 1.4 million angiosperm specimens from California herbaria (Yost et al. 2020). We developed interim standards by which to score and store these data, but further development is needed for adoption of ideal phenological data standards into the Darwin Core. To this end, we are forming a Plant Specimen Phenology Task Group to develop a phenology extension for the Darwin Core standard. We will create fields into which phenological data can be entered and recommend a standardized vocabulary for use in these fields using the Plant Phenology Ontology (Stucky et al. 2018, Brenskelle et al. 2019). We invite all interested parties to become part of this Task Group and thereby contribute to the accesibility and use of these valuable data. In this talk, we will describe the need for plant phenological data standards, current challenges to developing such standards, and outline the next steps of the Task Group toward providing this valuable resource to the data user community.
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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 | 0,019 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,016 |
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 ».