Notice bibliographique
Résumé
A dataset containing 297 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "DatasetKey is one of (Naturalis Biodiversity Center (NL) - Paleontology, Sharing vertebrate occurrence data from camera traps in Asia, iNaturalist Research-grade Observations, Animal Sound Archive, WCS Cambodia camera trap occurrence data, NMNH Extant Specimen Records (USNM, US), Natural History Museum (London) Collection Specimens, RBINS Mammal collection, The mammals collection (ZM) of the Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN - Paris), RBINS DaRWIN, Mammals housed at MHNG, Geneva, Paleobiology Database, NMNH Material Samples (USNM), Field Museum of Natural History (Zoology) Mammal Collection, Museum of Comparative Zoology, Harvard University, naturgucker, MSB Mammal Collection (Arctos), Mammalogy Collection - Royal Ontario Museum, Ghent University - Zoology Museum - Vertebrate collection, SUI Vertebrate Collection, MVZ Mammal Collection (Arctos), Brigham Young University Life Science Museum (BYU) Mammal Collection (Arctos), Angelo State Natural History Collections (ASNHC) Mammal specimens (Arctos), Rapid Assessment Program (RAP) Biodiversity Survey Database, Mammals of the Natural Laboratory of Peat-Swamp Forest, Sebangau National Park, Central Kalimantan, Indonesia, Mammalia (Luomus), UTEP Mammals (Arctos))", "HasCoordinate is true", "HasGeospatialIssue is false", "TaxonKey is Helarctos malayanus (Raffles, 1822)" ] } The dataset includes 297 records from 23 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0082685-240229165702484/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 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,411 | 0,423 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».