Notice bibliographique
Résumé
A dataset containing 199515 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "ScientificName is one of (Cervus albicus Matschie, 1907, Cervus elaphus atlanticus Lönnberg, 1906, Cervus elaphus brauneri Charlemagne, 1920, Cervus elaphus corsicanus Erxleben, 1777, Cervus elaphus elaphus, Cervus elaphus hispanicus Hilzheimer, 1909, Cervus elaphus italicus Zachos, Mattioli, Ferretti & Lorenzini, 2014, Cervus elaphus Linnaeus, 1758, Cervus saxonicus Matschie, 1912, Cervus varius Fitzinger, 1874, Cervus vulgaris Botezat, 1903)", "HasGeospatialIssue is false", "OccurrenceStatus is Present", "HasCoordinate is true", "BasisOfRecord is one of (Machine Observation, Human Observation, Observation, Occurrence evidence, Material sample, Living Specimen)", { "not" : { "Country" : [ "is one of (Argentina, Australia, Bolivia (Plurinational State of), Bhutan, Canada, Chile, China, Algeria, Hong Kong, India, Kenya, Korea (Democratic People’s Republic of), Korea, Republic of, Kyrgyzstan, Kazakhstan, Morocco, Mongolia, Malta, Mexico, New Zealand, Philippines, Paraguay, Thailand, Tunisia, Turkmenistan, Tanzania, United Republic of, United States of America, South Africa, Zambia, Uzbekistan, Kosovo, unknown or invalid)" ] } } ] } The dataset includes 199515 records from 754 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0060570-240229165702484/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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,375 | 0,450 |
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 ».