Open Source Workshop to Mobilize Marine Biodiversity Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The 2022 Marine Biological Data Mobilization Workshop was a collaborative effort between Ocean Biodiversity Information System-USA (OBIS-USA), Marine Biodiversity Observation Network, Hakai Institute, Integrated Ocean Observing System, and Ocean Tracking Network, and hosted to promote open data and software in marine biodiversity assessment. The workshop focused on the application of the Darwin Core data standard (Wieczorek et al. 2012) to extant data and the subsequent publication of data to the open access data infrastructures provided by OBIS and the Global Biodiversity Information Facility. The curriculum for this workshop was modeled using The Carpentries evidence-based best practices of teaching. The materials and website are openly available via GitHub and are free for re-use or adaptation under an MIT license. Some unconventional features of the workshop included: Much of the workshop time was allocated to breakout rooms and individual work. The use of concurrent, topical breakout rooms led by instructors in combination with “floating” specialist volunteers. A 100% open and free virtual workshop leveraging synchronous and asynchronous communications technologies including Slack, Zoom, and GitHub. All instructional steps were offered in both Python and R (dual-programming language materials). Much of the workshop time was allocated to breakout rooms and individual work. The use of concurrent, topical breakout rooms led by instructors in combination with “floating” specialist volunteers. A 100% open and free virtual workshop leveraging synchronous and asynchronous communications technologies including Slack, Zoom, and GitHub. All instructional steps were offered in both Python and R (dual-programming language materials). The workshop was attended internationally by 63 participants, with 48 attendees joining the associated Slack group. These new members have been invited to attend a monthly working group organized to address roadblocks to standardization and promote the mobilization of marine biological data. A pre- versus post-survey analysis showed substantial improvement to self-reported data science skill levels, a multitude of positive feedback was reported, and the workshop scored a perfect 100% standard Net Promoter Score (Reichheld 2003) with 16 “promoters”, 0 “detractors”, and a total of 25 respondents.
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.
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,146 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 découle