Notice bibliographique
Résumé
A dataset containing 1016 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "BasisOfRecord is Human Observation", "Country is Canada", "Year 1975-2019", "Geometry POLYGON((-95.28442 49.02562,-94.63074 48.75728,-93.35358 48.6516,-91.45569 48.10853,-89.53308 48.01308,-88.77502 47.41434,-88.36853 47.05628,-84.96277 46.83126,-84.96277 46.52977,-84.24866 46.39355,-83.83118 45.91409,-84.51782 45.86171,-83.26538 45.43161,-83.11157 44.35763,-83.66089 43.72586,-83.26538 44.02679,-82.76001 44.15305,-82.38647 43.08734,-83.04565 42.23096,-83.04565 41.82291,-78.91479 42.87838,-79.0686 43.43936,-76.76147 43.8052,-76.05835 44.35763,-75.20142 44.93603,-74.58618 45.09136,-71.53198 45.09136,-71.3562 45.35446,-70.58716 45.73916,-70.14771 46.59133,-69.42261 47.41545,-69.00513 47.56392,-69.09302 47.23673,-68.28003 47.41545,-67.84058 47.07237,-67.77466 45.75449,-66.58813 44.82705,-66.31348 42.75669,-59.10645 45.46938,-58.84277 47.10902,-53.74512 45.89918,-51.06445 47.41619,-54.75586 55.29413,-63.54492 61.70237,-59.85352 67.0777,-75.49805 73.63522,-77.25586 75.80858,-75.32227 77.62336,-68.4668 80.24297,-63.19336 81.36525,-59.94141 82.59291,-58.53516 83.48635,-96.15234 83.44635,-95.28442 49.02562))", "TaxonKey is Vulpes vulpes (Linnaeus, 1758)", "HasGeospatialIssue is false" ] } The dataset includes 1016 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0022293-200613084148143/datasets/export for details. Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,237 | 0,359 |
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 ».