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Enregistrement W4320492884 · doi:10.1093/zoolinnean/zlac097

Taxonomic practice, creativity and fashion: what’s in a spider name?

2022· article· en· W4320492884 sur OpenAlexaff
Stefano Mammola, Nathan Viel, Dylan Amiar, Atishya Mani, Christophe Hervé, Stephen B. Heard, Diego Fontaneto, Julien Pétillon

Notice bibliographique

RevueZoological Journal of the Linnean Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpider Taxonomy and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésTaxonomy (biology)BiologySpiderSpace (punctuation)HistoryEcologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a secret pleasure in naming new species. Besides traditional etymologies recalling the sampling locality, habitat or morphology of the species, names may be tributes to some meaningful person, pop culture references and even exercises of enigmatography. Using a dataset of 48 464 spider etymologies, we tested the hypothesis that species names given by taxonomists are deeply influenced by their cultural background. Specifically, we asked whether naming practices change through space or have changed through time. In absolute terms, etymologies referring to morphology were the most frequently used. In relative terms, references to morphology peaked in 1850–1900 and then began to decline, with a parallel increase in etymologies dedicated to people and geography. We also observed a dramatic increase in etymologies referring to pop culture and other cultural aspects in 2000–2020, especially in Europe and the Americas. While such fashionable names often carry no biological information regarding the species itself, they help give visibility to taxonomy, a discipline currently facing a profound crisis in academia. Taxonomy is among the most unchanged disciplines across the last centuries in terms of tools, rules and writing style. Yet, our analysis suggests that taxonomists remain deeply influenced by their living time and space.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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