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Enregistrement W4410480075 · doi:10.1111/nph.70178

The promise of digital herbarium specimens in large‐scale phenology research

2025· article· en· W4410480075 sur OpenAlexaff
Natalie Iwanycki Ahlstrand, Richard B. Primack, Matthew W. Austin, Zoe A. Panchen, Christine Römermann, Abraham J. Miller‐Rushing

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbariumPhenologyDigitizationEcologyData scienceCitizen scienceGeographyClimate changeEnvironmental resource managementBiologyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The online mobilization of herbaria has made tens of millions of specimens digitally available, revolutionizing investigations of phenology and plant responses to climate change. We identify two main themes associated with this growing body of research and highlight a selection of recent publications exemplifying: investigating phenology at large spatial and temporal scales and in understudied locations and testing long-standing theories and novel questions in ecology and evolution that were not previously answerable. We explore strengths and limitations of using digitized herbarium specimens in phenology research, including: issues of sampling; reliability, transferability, and biases; and ethical and social justice considerations. This field will see further breakthroughs as herbaria around the world continue to mobilize and digitally interlink their collections. New developments will likely come from advances in technology, international collaborations, and including understudied plant taxa and regions such as the Arctic and the tropics. Advances in technology are already improving digitization workflows and speeding the collection of phenology data from digital specimens.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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