DLR Caucasus Barcode of Life (CaBOL) (Georgisch-armenisch-deutsche Initiative zum Aufbau einer gemeinsamen Kaukasischen Biodiversitätsplattform); Teilprojekt Botanik
Bibliographic record
Abstract
Um den Aufbau einer gemeinsamen Biodiversitätsplattform für den Kaukasus zu gewährleisten, war eine grundlegende Erfassung der Biodiversität im Kaukasus notwendig. Im Rahmen des Teil-Projektes Botanik wurden hier von Mitarbeitern der Universität Koblenz (Fischer, Ackermann und Richter), und der Illia State University (K. Kereselidze, taxonomischer Koordinator in Tiflis) und einer Vielzahl von georgischen SHK’s und WHK’s auf mehreren Sammelreisen/Tagesexkursionen (6-8 Monate) Belege der Farne, Nackt- und Bedecktsamer in Georgien gesammelt, herbarisiert, DNA-Proben entnommen sowie die Standortdaten und auffälligen Artmerkmale erfasst (4098 belegte Arten). Die DNA-Proben wurden vor Ort von M. Osepashvili, der technischen Assistentin für die DNA-Analysen, aufbereitet. Alle georgischen Mitarbeiter wurden im Rahmen des Capacity Buildings von Prof. Dr. E. Fischer und Dr. M. Ackermann ausgebildet und in die neuesten Methoden der Biodiversitätsforschung eingeführt, sodass kompetente Mitarbeiter*innen auch nach dem Projekt, gute wissenschaftliche Arbeit in Georgien leisten können und der erstellten Ressourcen sinnvoll weitergenutzt werden. Durch das wiederholte Auffinden der Arten und der Präsentation der Bilder und Standorte auf INaturalist (9802 Einträge Pflanzen) hilft das Projekt Nutzern und auch den Georgischen Behörden. Rezente Verbreitungsgebiete können hier ermittelt werden. Bei sich veränderndem Klima können Verschiebungen des Vorkommens einzelner Arten resp. Gesellschaften in Zukunft erkannt werden um dann dementsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Des Weiteren sind viele auf privaten oder dienstlich genutzten Sozial-Media-Plattformen (INaturalist, Instagram, facebook, Linkedin ...) vertreten und informieren dort über laufende Projekte und Ergebnisse. Durch die Analyse der DNA-Proben konnten eine Vielzahl der Arten sicher nachbestimmt bzw. bestätigt werden. Nach anfänglichen Schwierigkeiten, auch bedingt durch Corona, konnten sehr gute Ergebnisse in der Sequenzierung in Tbilisi erzielt werden. Auf der Seite „Caucasus Barcode of Life Data Portal“ (https://ggbc.eu/data) des LIB konnten mittlerweile 2376 Einträge implementiert werden, 495 mit Sequenzen. Weitere Sequenzen und Daten befinden sich derzeit noch in der Qualitätsprüfung und werden nach und nach auf der CaBOL Seite zur Verfügung gestellt. Insgesamt konnten für rund 1500 der gesammelten Akzessionen DNA-Sequenzen generiert werden. Durch die Mitarbeit von Dr. Andreas Kolter (Universität Guelph, Kanada) konnten kürzlich weitere 1900 DNA-Proben (teilweise auch von CaBOL analysiert) mit einem neu entwickelten Marker sequenziert und analysiert werden. Durch den Vergleich seiner Ergebnisse mit den hier ermittelten werden Diskrepanzen/Unsicherheiten leichter eliminiert werden können. Wie auch Kolleg*innen der Zoologie waren auch die Botaniker*innen im Bereich der Öffentlichkeitsarbeit sehr aktiv. Es wurden mehrere Fernsehbeiträge über CaBOL gesendet, in denen auch die Botanik von Relevanz war. Sowohl die georgischen Mitarbeiter*innen als auch von deutscher Seite aus wurde bei mehreren Bioblitz Aktionen mitgewirkt. Eine Vielzahl von kleineren, nicht aufgeführten Veranstaltungen für Schulklassen und interessierte Laien wurde abgehalten. Mitwirkende beider Länder haben auch bei der CaBOL-Konferenz “Erforschung der Artenvielfalt des Kaukasus – Erkenntnisse aus laufenden internationalen Kooperationen“ an der Ilia State University, Tiflis, Georgien teilgenommen. Diverse Lehrveranstaltungen wie z.B. Vorlesungen, Seminare, Praktika, aber auch deutsch-georgische Exkursionen mit Studierenden beider Länder, wurden mehrmals in Georgien durchgeführt. CaBOL kann im Bereich des Capacity Building auf vier erfolgreich abgeschlossene Abschlussarbeiten zurückblicken. Im Laufe des Projekts wurden sieben Publikationen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht, zwei befinden sich im review Prozess und weitere in Arbeit.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.008 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.030 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".