Notice bibliographique
Résumé
A dataset containing 270446 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "BasisOfRecord is Human Observation", { "or" : [ "Country is Australia", "Country is United States of America", "Country is Canada", "Country is Sweden", "Country is Finland", "Country is Netherlands", "Country is Belgium", "Country is New Zealand", "Country is France", "Country is Germany", "Country is United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland", "Country is Luxembourg" ] }, { "or" : [ "DatasetKey is iNaturalist Research-grade Observations", "DatasetKey is Observation.org, Nature data from around the World", "DatasetKey is Earth Guardians Weekly Feed", "DatasetKey is Xeno-canto - Bird sounds from around the world", "DatasetKey is Waterbird counts, Luomus dataset", "DatasetKey is All taxa records for Leicestershire and Rutland", "DatasetKey is Lajitietokeskus/FinBIF - Notebook, general observations", "DatasetKey is naturgucker", "DatasetKey is Observations.be - Non-native species occurrences in Wallonia, Belgium", "DatasetKey is Waarnemingen.be - Non-native animal occurrences in Flanders and the Brussels Capital Region, Belgium", "DatasetKey is Artportalen (Swedish Species Observation System)", "DatasetKey is DEMNA-DNE : Exotic animal occurrences in Wallonia, Belgium" ] }, "TaxonKey is Branta canadensis (Linnaeus, 1758)", "Year 2020-2022" ] } The dataset includes 270446 records from 12 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0272689-210914110416597/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) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,242 | 0,364 |
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 ».