Toward transparent taxonomy: an interactive web‐tool for evaluating competing taxonomic arrangements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 découle