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Enregistrement W4281760743 · doi:10.1038/s41597-022-01381-8

CAN-SAR: A database of Canadian species at risk information

2022· article· en· W4281760743 sur OpenAlexafffundabout
Ilona Naujokaitis‐Lewis, Sarah Endicott, Jessica Guezen

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of GuelphCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésListing (finance)Threatened speciesDatabaseComputer scienceEnvironmental resource managementBusinessEcologyBiologyHabitatEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Threatened species lists describe the conservation status of species and are key tools used to inform decisions for biodiversity conservation. These lists are rich in information obtained during status assessment and recovery planning processes, ranging from biological attributes to actions that support recovery. Data compiled from species lists allow for analyses, including assessing trends in threats, prioritizing actions, and identifying barriers to achieving recovery objectives. For legally protected species at risk of extinction in Canada, such analyses are challenging owing to a lack of comprehensive and accessible data reflecting information compiled from listing and recovery documents. To encourage ongoing synthesis and minimise duplication of efforts, we initiated CAN-SAR: a database of Canadian Species at Risk information. This transparent, open-access, and searchable database contains information transcribed from listing documents, including listing date, and derived variables. Derived variables required interpretation for which we developed standardised criteria to record information, including classification of recovery actions. The CAN-SAR database is updateable, and will contribute towards improved recovery planning to safeguard species of conservation concern.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0230,034
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,017

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,179 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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