Comparación visual de grandes jerarquías: El caso de las de taxonomías biológicas
Bibliographic record
Abstract
La visualización y el análisis de las taxonomías biológicas es un reto monumental: las taxonomías biológicas son voluminosas, pueden cambiar con el tiempo conforme la comunidad científica hace nuevos descubrimientos, la información taxonómica está dispersa en todo el mundo, está incompleta y existen diferentes versiones de las taxonomías ya que los científicos utilizan diferentes criterios de clasificación. Para entender y documentar mejor la biodiversidad, así como para apoyar su conservación, es necesario curar e integrar esta información. Es aquí donde la comparación de grandes jerarquías se convierte en una herramienta sumamente útil. Hasta el momento, la investigación sobre este tema incluye el estado del arte sobre la visualización de la información y técnicas de comparación de jerarquías, el desarrollo de una herramienta de visualización de jerarquías mediante la técnica de árboles de conos y la caracterización de las tareas del trabajo taxonómico que inducen cambios en las taxonomías. Se identificaron 10 tareas: identificar congruencia, identificar correcciones, identificar nuevos nodos, obtener una visión global de los cambios, resumir cambios, encontrar inconsistencias, aplicar filtros, obtener detalles, enfocarse y editar. La contribución de esta investigación es comparar y visualizar las taxonomías biológicas mediante la consideración sistemática de dicha caracterización de las tareas de los usuarios, lo cual es un enfoque novedoso para el desarrollo de propuestas de visualización en el dominio de taxonomías biológicas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".