Notice bibliographique
Résumé
A dataset containing 1118 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "DatasetKey is one of (NZCS Brownsberg Nature Park Camera trap Monitoring 2013-2015, NHMD Quaternary Zoology Collection, Registro de avistamientos de fauna durante recorridos de control y vigilancia en el Parque Nacional Yasuní, University of Florida Vertebrate Paleontology, Registros biológicos en áreas protegidas obtenidos de documentos impresos, NeoWild Brownsberg Nature Park Camera trap Monitoring 2016-2017, Registros de fauna asociados al proyecto: Conservación de félidos silvestres del Putumayo, Données opportunistes faune du Groupe d'Étude et de Protection des Oiseaux en Guyane. - Données d'observations de carnivores de Guyane. Extraction de Faune Guyane en 12/2019, Palaeobiology - Vertebrate Fossils Collection - Mammalia - Royal Ontario Museum)", "HasCoordinate is true", "HasGeospatialIssue is false", "OccurrenceStatus is Present", "TaxonKey is Panthera onca" ] } The dataset includes 1118 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0047958-250920141307145/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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,286 | 0,395 |
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 ».