Centering accessibility, increasing capacity, and fostering innovation in the development of international eDNA standards
Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA) includes a set of rapidly emerging technologies that have the potential to support environmental monitoring and biodiversity conservation through novel, non-invasive, cost-effective and democratic methods and tools. Meanwhile, eDNA researchers are developing international standards for eDNA technologies, methods and data outputs. For eDNA technologies to be accessible, useful and appropriate, we must ensure that any standards developed include a broad conception of users from around the world, a diversity of ecological contexts and locations and, most importantly, a realistic outlook on research capacities and infrastructure. In this article, we assemble perspectives on international standardisation of eDNA from a diverse and global group of users and experts from Africa, South America and the Pacific Islands. The authors of this article collaborated by answering and discussing a set of open-ended questions aimed at eliciting hopes, concerns and experiences regarding eDNA standards. The result is a set of emergent themes and a generative consensus to highlight the need for the creation of adaptable standards, the development of regional capacity, increased sensitising to data sovereignty and the viewing of standardisation as a global capacity-building activity.
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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 | 0,173 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,065 |
| Communication savante | 0,025 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».