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Enregistrement W4309625182 · doi:10.1038/s41597-022-01812-6

An expert curated global legume checklist improves the accuracy of occurrence, biodiversity and taxonomic data

2022· article· en· W4309625182 sur OpenAlexafffund
M. Marianne le Roux, Joseph T. Miller, John C. Waller, Markus Döring, Anne Bruneau

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant and Fungal Species Descriptions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalRoyal Botanical Gardens, Kew
Mots-clésChecklistTaxonTaxonomic rankBiodiversityBiologyGlobal biodiversityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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