Notice bibliographique
Résumé
A dataset containing 10612 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Machine Observation, Specimen, Living Specimen, Observation)", "Continent is one of (Africa, Asia, Oceania, North America)", "Country is one of (Australia, United States of America, South Africa, New Zealand, Canada)", "DatasetKey is one of (iNaturalist Research-grade Observations, IMOS - Animal Tracking Facility - Acoustic Tracking - Quality Controlled Detections (2007 -2021), SA Fauna, TOPPWS, Diving into the vertical dimension of elasmobranch movement ecology (2000-2019), White shark (Carcharodon carcharias) tagging along eastern Australia (2007-2017))", "HasCoordinate is true", "HasGeospatialIssue is false", "IucnRedListCategory is VU", "Month is one of (January, February, March, April, May, July, June, August, September, October, November, December)", "PublishingOrg is one of (5fa89f68-9af0-4a0d-8998-ea39695c1db9, 4c46f883-69c1-42ac-8a20-4cdba2afb9a6, 28eb1a3f-1c15-4a95-931a-4af90ecb574d, 6772852d-ca2e-496f-9bea-dcf86134cb19)", "TaxonKey is Carcharodon carcharias", "Year 1000-2025" ] } The dataset includes 10612 records from 6 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0049832-251009101135966/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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,376 | 0,458 |
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 ».