Toward transparent taxonomy: an interactive web‐tool for evaluating competing taxonomic arrangements
Notice bibliographique
Résumé
Informative and consistent taxonomy above the species level is essential to communication about evolution, biodiversity and conservation, and yet the practice of taxonomy is considered opaque and subjective by non-taxonomist scientists and the public alike. While various proposals have tried to make the basis for the ranking and inclusiveness of taxa more transparent and objective, widespread adoption of these ideas has lagged. Here, we present TaxonomR, an interactive online decision-support tool to evaluate alternative taxonomic classifications. This tool implements an approach that quantifies the criteria commonly used in taxonomic treatments and allows the user to interactively manipulate weightings for different criteria to compare scores for taxonomic groupings under those weights. We use the butterfly taxon Argynnis to demonstrate how different weightings applied to common taxonomic criteria result in fundamentally different genus-level classifications that are predominantly used in different continents and geographic regions. These differences are objectively compared and quantified using TaxonomR to evaluate the kinds of criteria that have been emphasized in earlier classifications, and the nature of the support for current alternative taxonomic arrangements. The main role of TaxonomR is to make taxonomic decisions transparent via an explicit prioritization scheme. TaxonomR is not a prescriptive application. Rather, it aims to be a tool for facilitating our understanding of alternative taxonomic classifications that can, in turn, potentially support global harmony in biodiversity assessments through evidence-based discussion and community-wide resolution of historically entrenched taxonomic tensions.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,008 |
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 ».