Collections des Herbiers d’Afrique de l'Ouest et d'Afrique Centrale
Notice bibliographique
Résumé
Dans la plupart des Herbiers d‘Afrique, la numérisation des collections botaniques est une activité qui prend de plus en plus d’ampleur pour la sauvegarde des données ainsi que la valorisation des données sur la biodiversité. La numérisation des spécimens d’herbiers et la mise en relation de leurs données d’étiquettes dans les bases de données fournissent des instruments évidents de consultation, d’échange et d’analyse pour les recherches en systématique, en biogéographie, en écologie et aujourd’hui en biodiversité informatique. Dans le cadre des recherches pluridisciplinaires, il est apparu évident que la connaissance de la flore est nécessaire pour les chercheurs qui doivent intervenir sur le terrain (anthropologues, botanistes, entomologistes, écologues, paléo environnementalistes, bio-informaticiens, etc.). Par ailleurs, le volume des informations de la biodiversité donné sur l’Afrique devenant de plus en plus important avec son lot d’incertitudes, il devient important de mutualiser les capacités réelles et actuelles disponibles au sein des musées de la biodiversité et mettre en réseau ces données botaniques au service des décideurs pour la conservation de la biodiversité, au service de la recherche scientifique et pour le bien-être des populations. En effet, des travaux de recherche ont permis de produire des données floristiques sur tous les pays notamment le Bénin, Cameroun, Côte d’Ivoire, Gabon, Guinée et Togo, en particulier sur leurs Herbiers référence. Ces données sont dispersées dans les bases de données appartenant aux Herbiers nationaux des différents pays et à leurs partenaires Herbier national de du MNHN (P), Herbier de Strasbourg (STR) ou Nationaal Herbarium Nederlands (WAG), ou dans des documents parfois peu diffusés. Il s’agit de mutualiser ces données sur une plate-forme floristique à partir des échantillons disponibles dans les Herbiers des pays partenaires du projet. Cette plate-forme intègre aussi les savoirs endogènes des ethnies locales sur les plantes, les photos des taxons et autres illustrations. Cette plateforme régionale est aussi un dispositif au Sud pour valoriser les collections locales au même titre que les grandes institutions du Nord. Elle est mise à la disposition des équipes scientifiques et des partenaires dans le but d’aider à l’identification des espèces sur le terrain et en herbier et de produire une liste contrôlée des noms des plantes de la région concernée et elle offrira aussi d’autres fonctionnalités, comme, des outils de gestion et de recherche cartographique. Elle pointera sur le site du GBIF : www.gbif.org. Objectif général : Mise en place d’une plate-forme floristique des Herbiers d’Afrique de l’Ouest (en partie) pour aider à l’identification des plantes, à la documentation de la connaissance de la flore et au partage des données de la biodiversité des pays participants. En gros faire de la métadonnée sous-régionale qui soit le noyau de quelque chose de plus intégrant. Le consortium pilote se veut aussi de mettre en place un fleuron associatif des herbiers d’Afrique et chercher à se donner les moyens de sa concrétisation avec un projet plus grand qui verrait la participation des herbiers des autres pays d’Afrique. La plateforme veut vivre par le biais d’un collectif animateur et jette les bases de cette collaboration régionale dans l’espoir de l’élargissement de cette équipe aux herbiers aujourd’hui absent.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,655 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».