An expert curated global legume checklist improves the accuracy of occurrence, biodiversity and taxonomic data
Notice bibliographique
Résumé
The Legume Phylogeny Working Group's Taxonomy Working Group was tasked to create a community endorsed global legume checklist that will serve as a primary source of taxa for biodiversity data platforms and legume-related research. The checklist was published in June 2021, recognising 772 genera and 22,360 species. It is disseminated through the new Legume Data Portal as part of the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) hosted portal initiative. The process that was followed to publish and disseminate the checklist and its content is described here. The impact of the work by the Taxonomy Working Group are quantified by comparing the published checklist with the GBIF taxonomic backbone. A total of 44,157 names overlapped with the GBIF taxonomic backbone while 30,456 names were added, which enabled more accurate name matching of 61,235 legume occurrences. Continuous improvement to the World Checklist of Vascular Plants (WCVP): Fabaceae checklist will allow the GBIF taxonomic backbone and other checklist managers to converge to a consistent and comprehensive list of legume taxa globally over time.
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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 | 0,037 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,012 |
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 ».