Remote Operating Vehicle Observation Data Contributions to the Ocean Biodiversity Information System
Notice bibliographique
Résumé
In accordance with the United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development, Ocean Networks Canada (ONC) is increasingly standardizing data in compliance with globally accepted schemas and concepts such as Essential Ocean Variables (EOV)s as directed by the Canadian Integrated Ocean Observing System (CIOOS). One such EOV is biological abundance data and ONC aims to provide this to end users as the widely accepted format - Darwin Core Archives (DwC-A). This will be done in collaboration with the UN’s Ocean Biodiversity Information System (OBIS). Although biological datasets are regularly contributed to OBIS, there are few provided by ROV visual observations. ONC hopes to provide a novel method for deep-sea ROV visual observation data as inspiration for similar dataset contributions in the future. By using the latest recommendations from peer reviewed sources, ONC will provide both transect-based and opportunistic biological observations as DwC-A files in event core format. These tables will provide various environmental sensor information as taken from the Remote Operating Vehicle (ROV) at the point of observation for enriching of observation data. Datasets will be organized in a hierarchical manner, with an individual dataset consisting of a single dive event. Relational information will be available in both the body of the DwC-A and the dataset’s metadata for linking back to parent expeditions as a dataset collection. ONC has developed conventions for the annotations of biological observations within ONC’s in-house solution for video annotation and viewing, SeaTubeV3. This modular web-based solution for annotations is based on taxonomies and button-sets. Button-sets in particular are a great way to map out a list of commonly seen organisms for quick and efficient event annotations. Coupled with a World Register for Marine Species (WoRMS) taxonomy and potential attribute pre-set assignment (individual counts, open nomenclature codes), SeaTubeV3 can provide a template for rich observation data collection with little need to cross-walk to different taxonomies downstream. Annotations generated from the dives will go through a verification process in which subject matter experts can vet whether a certain taxonomic identification is accurate or not. The annotations that meet a certain threshold will then be passed to ONC task machines where an OBIS-compliant DwCA package will be generated. These packages will be automated to populate on the OBIS web page and other repositories like CIOOS for anyone to use. By using these novel techniques, ONC hopes to help pave the way for similar deep-water biological observation datasets to be accessible through open formats like OBIS.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».