Workshop on biodiversity and functioning of arctic ecosystems — continuing work on the «Arctic Vegetation Archive» (Arkhangelsk, 21–23 May 2019)
Notice bibliographique
Résumé
The three-days Arctic Vegetation Archive and Classification Workshop, in which 32 participants from 9 countries (Canada, Finland, Germany, Italy, Norway, Republic of Slovakia, Russia, Switzerland, USA) participated, took place at the Northern Arctic Federal University, Arkhangelsk, Russia on 21–23 May 2019. The participants reviewed success in archiving data into the AVA and regional Archives, which has been achieved in the last 2 years. International Archive already contains large number of datasets, which allowed to define the ways to use this data for the assessment the dynamic of vegetation due to climate change. Discussion was also focused on the results of regional classification with an attempt to come up with a common approach. During the breakout session, attention was brought to the necessity of international communication: everyone agreed that developing a network will make cooperation easier. At the end of the meeting on 23 May the participants stated long-term goals for the next 4 years: Integrate Russian data entries into AVA by Komarov Botanical Institute and A. N. Severtsov Institute working groups; Develop standardized methods for surveys, archiving and classification; Establish the system of databases management and rules for sharing data; Create a central website containing basic information about national Archives, georeferences and links; Establish funding to complete AVA, AVC and the website. Next meeting will take place at Arctic Science Summit Week in Portugal 2021.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».