Accelerating ocean species discovery and laying the foundations for the future of marine biodiversity research and monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Ocean Census is a new Large-Scale Strategic Science Mission aimed at accelerating the discovery and description of marine species. This mission addresses the knowledge gap of the diversity and distribution of marine life whereby of an estimated 1 million to 2 million species of marine life between 75% to 90% remain undescribed to date. Without improved knowledge of marine biodiversity, tackling the decline and eventual extinction of many marine species will not be possible. The marine biota has evolved over 4 billion years and includes many branches of the tree of life that do not exist on land or in freshwater. Understanding what is in the ocean and where it lives is fundamental science, which is required to understand how the ocean works, the direct and indirect benefits it provides to society and how human impacts can be reduced and managed to ensure marine ecosystems remain healthy. We describe a strategy to accelerate the rate of ocean species discovery by: 1) employing consistent standards for digitisation of species data to broaden access to biodiversity knowledge and enabling cybertaxonomy; 2) establishing new working practices and adopting advanced technologies to accelerate taxonomy; 3) building the capacity of stakeholders to undertake taxonomic and biodiversity research and capacity development, especially targeted at low- and middle-income countries (LMICs) so they can better assess and manage life in their waters and contribute to global biodiversity knowledge; and 4) increasing observational coverage on dedicated expeditions. Ocean Census, is conceived as a global open network of scientists anchored by Biodiversity Centres in developed countries and LMICs. Through a collaborative approach, including co-production of science with LMICs, and by working with funding partners, Ocean Census will focus and grow current efforts to discover ocean life globally, and permanently transform our ability to document, describe and safeguard marine species.
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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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».