Notice bibliographique
Résumé
Much of what has recently been written about taxonomy has focused on negatives in the face of a heterogeneously defined taxonomic impediment. The current review takes a step back from the rhetoric to explicate the modern science of taxonomy with a new practical model, “the five ‘D’s”: taxon discovery, delimitation, diagnosis, description, and specimen determination. Although individual taxonomists may focus more on some of these practices and less on others, taxonomy as a discipline requires all five. Each practice depends on the one prior and necessarily leads to and often overlaps with the one following. In fact, the first ‘D’—taxon discovery—has its origin in the last, specimen determination, thereby closing a recursive loop of taxonomic progress. Hopefully users of taxonomy—almost all biologists—will appreciate a fresh perspective on a foundational science. Several recommendations are offered to biological researchers to account for the iterative improvement, and hence necessary change, in the taxonomy and nomenclature of their study organisms.
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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 | 0,027 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,049 |
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 ».