Spatial Data, Analysis and Modelling Forums: An initiative to broaden the collaborative research potential at DFO
Notice bibliographique
Résumé
Science requires open, reproducible, and collaborative approaches to maximize efficiency and deliver improved outcomes. These proceedings summarize outcomes of the Spatial Data, Analysis and Modelling Forums organized as part of the R Learning and Development series by the Fisheries and Ocean Canada (DFO) Science Sector (Maritimes and Pacific Regions) in 2020. These forums and workshops enabled Science staff to: Exchange information about strategic planning and workflows to effectively organize data, code, and tools to support spatial analysis and modelling, Gain insight on how different data products could be, or have already been, used to inform spatial analysis and modelling, Share perspectives on the relevant considerations for using spatial data products and datasets, or the predictors in general, and any of the limitations users should be aware of, Learn about new spatial data products and existing platforms for sharing spatial data, Discuss the limitations of the available data products in terms of extent, resolution, quality and underlying assumptions. These proceedings provide an overall summary of this learning and development series, describing the materials, presentations, questions, and discussions. The main intent of this initiative was to provide a forum for DFO staff to present their ongoing work and issues in relation to spatial tools, data, analysis and modelling. A secondary goal was to learn how various programs and regions were resolving these issues and to build a common understanding of each other’s perspectives. This initiative was also conceived with the intent to foster collaborations, by helping DFO staff connect with colleagues that have shared challenges or interests. The information gleaned from discussions and participant surveys were used to guide and support future learning opportunities such as statistical modelling and programming language training. It is our hope that the information gathered from these learning and development opportunities can support already established working groups and task forces currently tackling data discovery and management challenges at DFO. Based on the presentations and discussions that followed during these events we present recommendations for increasing reproducibility and institutional efficiency in spatial analyses and modelling efforts.
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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 | 0,122 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».