Notice bibliographique
Résumé
eButterfly was created in 2011 based upon two simple ideas. First, many people are passionate about observing butterflies and, second, every butterfly observation has potential research value for fundamental and conservation research. Even observations of common species from well-sampled areas have value for monitoring population change, phenology, and for other spatiotemporal studies. Using informal science education, eButterfly steers participants into standardized data collection and provides extensive resources to improve observers’ capacities for butterfly detection and identification. eButterfly users document the presence or presumed absence of species as well as abundance through checklist data collection. To report butterfly observations, a web interface engages participants to submit observations through three interactive steps designed to collect location, effort, and the species and numbers detected. eButterfly encourages participants to submit photos of their observations as vouchers for species verification. eButterfly - an international, data driven project dedicated to butterfly biodiversity, conservation, and education - is a joint initiative of the Insectarium de Montréal - Espace pour la vie, Vermont Center for Ecostudies, Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, and University of Ottawa.Through time, each participant, each observation, each checklist, and each verification builds the database. eButterfly then shares this treasure trove of butterfly data with a global community of community scientists, educators, lepidopterists, conservationists, and land managers. In time, this information will become the foundation for a better understanding of butterfly distribution and population trends.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,019 |
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 ».