Tightening the requirements for species diagnoses would help integrate DNA-based descriptions in taxonomic practice
Notice bibliographique
Résumé
Modern advances in DNA sequencing hold the promise of facilitating descriptions of new organisms at ever finer precision but have come with challenges as the major Codes of bionomenclature contain poorly defined requirements for species and subspecies diagnoses (henceforth, species diagnoses), which is particularly problematic for DNA-based taxonomy. We, the commissioners of the International Commission on Zoological Nomenclature, advocate a tightening of the definition of "species diagnosis" in future editions of Codes of bionomenclature, for example, through the introduction of requirements for specific information on the character states of differentiating traits in comparison with similar species. Such new provisions would enhance taxonomic standards and ensure that all diagnoses, including DNA-based ones, contain adequate taxonomic context. Our recommendations are intended to spur discussion among biologists, as broad community consensus is critical ahead of the implementation of new editions of the International Code of Zoological Nomenclature and other Codes of bionomenclature.
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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 | 0,131 | 0,292 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,011 |
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 ».