BIODIDAC is BACK – A repository of images for biology education at all levels!
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Initially launched in 1995 by two biology professors at the University of Ottawa, Antoine Morin and Jon Houseman, BIODIDAC is a fully bilingual (English and French) online database containing images in zoology, botany, human biology, and histology. In the past, nearly 8,300 registered users from 150 countries have used material from BIODIDAC, and it is estimated that around 25 million students and educators worldwide have benefited from it. Each image generally includes the name of the species presented, its common name(s), the format presented, and a detailed text description including its taxonomic classification. Overall, the repository has become a useful tool for a variety of teaching and learning objectives. Examples include the downloading of images for teaching and learning of anatomical and microscopic features and for use in assessments (i.e. labelling structures) to name a few. Unfortunately, as the applications and software used for the original version were outdated, BIODIDAC was taken offline in 2019 and unavailable to the public. Thanks to resources and services of the University of Ottawa Library and Department of Biology, a small team was formed in 2022 with the aim of updating and publishing the images and metadata as an Open Educational Resource (OER) (https://omeka.uottawa.ca/biodidac/). Participants are encouraged to bring an internet connected device to access BIODIDAC and explore the repository.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle