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Enregistrement W6962316418 · doi:10.15468/yagaln

Jardin Botanique de Lyon

2018· dataset· fr· W6962316418 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2018
Typedataset
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensEspace pour la vie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisData verificationMiddle Ages

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Jardin botanique de Lyon (LYJB) conserve 57 herbiers, réunissant 300 000 à 350 000 parts. Les échantillons ont été collectés du XVIIe siècle à nos jours, principalement dans la région lyonnaise mais aussi dans des contrées lointaines, par des botanistes et personnalités célèbres tels que Philibert Commerson, Joseph Dombey, Alexis Jordan, Jean-Jacques Rousseau. En 2001, 90 % des spécimens et leurs étiquettes étaient encore libres dans des chemises. Afin de les rendre accessibles à la communauté scientifique, les échantillons des XIXe et XXe siècles sont progressivement fixés sur du papier de conservation, consignés dans une base de données et numérisés. Afin de faciliter l’exploitation de ces masses de données inaccessibles jusque-là et donc permettre d’accélérer l’inventaire de la biodiversité mondiale, le Jardin botanique participe au projet e-ReColNat. Plusieurs herbiers candidats du Jardin botanique de Lyon ont été retenus par l’infrastructure e-ReColNat pour l’attachage et la numérisation. L’infrastructure e-ReColNat a attaché et numérisé plus de 24 000 planches de la collection Becker et plus de 11 000 planches de la collection Schönen. Parmi les collections déjà attachées, l’infrastructure e-ReColNat a numérisé environ 3 000 planches dans les collections Sagot, Franc, Queney, Reverchon et l’herbier dit de Bakou. Au total, près de 36 000 planches ont ainsi été attachées et près de 42 000 images des collections LYJB sont visibles sur la plateforme nationale, soit environ 13 % de la collection d’herbiers du Jardin botanique de Lyon.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2120,121

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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