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Enregistrement W7116897234 · doi:10.3897/biss.9.183306

Using NatureCounts to Support the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework in Canada

2025· article· en· W7116897234 sur OpenAlexaffabout
Catherine Jardine, Denis Lepage, Kyle Horner

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Information Science and Standards · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensBirds Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUploadWorkflowData sharingData accessBiodiversityMeasurement of biodiversityInterface (matter)Raw dataData security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targets 20 and 21 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework establish that access to good data and innovative data products are crucial to halting and reversing biodiversity loss, and that biodiversity data access has implications for all targets of the framework. Birds Canada’s NatureCounts platform*1 seeks to meet these needs by supporting easy and accurate data collection, interpreting data to produce meaningful knowledge and data products, and sharing data according to the FAIR principles (Findable, Accessible, Interperable, Reusable) to support conservation action and policy. NatureCounts supports the collection of robust biodiversity data by professional and volunteer-based monitoring programs. The NatureCounts mobile app and web interface are customizable data collection solutions that integrate standardized data from the field directly into a sharing-ready repository using a standardized schema. The flexible architecture accommodates nearly any monitoring protocol, while a user-friendly interface, unique tools, and instantaneous data upload incentivize adoption, encouraging FAIR data participation by projects of all types and sizes. Data collected using these tools are uploaded to the NatureCounts database. Hosting over 250 million records, this massive repository holds endless potential for conservation applications. Tools including an online data explorer and R package facilitate easy data access by researchers and conservationists. Flexible data access permissions support the security of sensitive records and Indigenous data sovereignty. Various data products support research and conservation, and directly address the targets of the Global Biodiversity Framework. For example, a dedicated workflow underpins the process of identifying Canada’s Key Biodiversity Areas—spaces designated as vital to the conservation of biodiversity in Canada—in accordance with Target 3. Another uses the data to set and evaluate federal population goals for Canada’s birds for the federal government, integrating biodiversity into decision making as per Target 14. A third feeds data directly into the Canadian process for identifying endangered species, addressing extinction risk as specified in Target 4 and seamlessly connecting data collection to policy. NatureCounts also processes over 9000 requests for raw data yearly by the conservation community. Users query and filter the data, then access them either through a browser-based download portal or the dedicated naturecounts R package.*2 To help NatureCounts data users interpret raw data, the Birds Canada GitHub page*3 contains publicly available repositories and documents that detail workflows for processing and analyzing data accessed through NatureCounts. These well-documented, tested, and easily shared repositories ensure reproducible research practices. To date, data from NatureCounts have supported over 4200 scientific publications and an immeasurable amount of unpublished work. Data from NatureCounts are used for species assessments, land use planning, impact assessment, academic research, climate change mitigation, and much more, allowing data from NatureCounts to be used in pursuit of nearly every target in the framework. Through the ongoing development of NatureCounts, Birds Canada aims to fulfill the goals of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, and make measurable progress for biodiversity in Canada.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
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