Содержание
- 2. База данных нуклеотидов NCBI
- 3. Таксономическая база данных Catalogue of Life
- 4. OpenStreetMap
- 5. База данных малых космических тел JPL
- 6. Каталоги почтовых марок (например, www.stampworld.com)
- 7. Global Biodiversity Information Facility
- 8. Какие данные есть в GBIF?
- 9. Как растёт GBIF?
- 10. Охват GBIF: двойственность данных
- 11. Страны-лидеры: поставщики данных (1) и территориальность (2) United States of America 485,969,283 United Kingdom 93,514,957 Sweden
- 12. Что это даёт? миру? стране? университету? гербарию? мне? обществу?
- 13. Важнейшие вводные пункты 1. Наша страна самая большая в мире. 2. Никогда не оправдывайтесь этим. 3.
- 14. Для чего? 1. Для научного использования
- 15. Первый массив данных (18.09.2014)
- 16. Сеточное картирование флоры НП «Мещёра» Fragaria vesca 2002 г. 2012 г. Серегин, 2004 Серегин, 2013
- 17. 52 цитирования за 5 лет The global biogeography of polyploid plants Rice, A. Šmarda, P. Novosolov,
- 18. Для чего? 2. Для национального престижа
- 19. Россия в свете данных GBIF
- 20. Россия как поставщик данных в GBIF
- 21. Korzhavina & Ivanenko (2019): 1362 записей о копеподах
- 22. «Большой скачок» в ноябре 2017 г.
- 23. Самый большой массив данных (2.11.2017)
- 24. Около 52 загрузок в день (среднее за 663 дня)
- 25. Что выгружают? Пример: чёрный саксаул
- 26. Что выгружают? Пример: диоскорея обыкновенная
- 27. Россия как игрок мирового рынка данных: примеры Казахстан
- 28. Россия как игрок мирового рынка данных: примеры Монголия
- 29. Россия как игрок мирового рынка данных: примеры Латвия
- 30. Россия как игрок мирового рынка данных: примеры Мали
- 31. Для чего? 3. Для академической репутации
- 32. Гербарий МГУ: 11-е место в мире по числу образцов в БД The vascular plants collection (P)
- 33. Гербарий МГУ: 11-е место в мире по образцам с геопривязками MEL AVH data 4,667,925 Tropicos Specimen
- 34. 11 массивов данных и 106 цитирований у МГУ
- 35. МГУ в GBIF: 68% записей российских организаций
- 36. МГУ – лидер по данным для территории России Moscow University Herbarium (MW) 645,328 iNaturalist Research-grade Observations
- 37. МГУ – лидер по данным среди российских организаций Moscow University Herbarium (MW) 1,002,033 EOD - eBird
- 38. Для чего? 4. Для активизации сотрудничества
- 39. Пример запроса материала для изучения ДНК
- 40. Ещё пример запроса материала
- 41. Право ещё одного голоса на МБК-2017 (КНР)
- 42. Для чего? 5. Для привлечения финансирования
- 43. Гранты фонда Руффорда
- 44. Гранты фонда Руффорда
- 45. Гранты GBIF
- 46. Гранты РФФИ
- 47. Гранты РФФИ
- 48. Гранты РФФИ
- 49. Для чего? 6. Для чистки данных
- 50. Функция “Issues and flags”
- 51. Функция “Issues and flags”: перепутаны высоты
- 52. Жёлтая метка “Elevation min/max swapped”
- 53. Оригинальная этикетка как источник неточности
- 54. Функция “Issues and flags”: перепутаны координаты
- 55. Жёлтая метка “Presumed swapped coordinate”
- 56. Оригинальная этикетка как источник неточности
- 57. Функция “Issues and flags”: координаты есть, но страна не указана
- 58. Жёлтая метка “Country derived from coordinates”
- 59. Оригинальная этикетка
- 60. Причина: особенности системы автоматической геопривязки
- 61. Функция “Issues and flags”: координаты есть, но не попадают в заявленную страну
- 62. Жёлтая метка “Country coordinate mismatch”
- 63. Оригинальная этикетка как источник ошибки
- 64. Для чего? 7. Чтобы иметь полноценную актуальную статистику
- 65. Сводная таблица изменений в данных
- 66. Гербарий МГУ: статистика по странам
- 67. Гербарий МГУ: статистика по видам
- 68. Гербарий МГУ: статистика по странам и месяцам
- 69. Гербарий МГУ: статистика по гербарным образцам из Мали
- 70. Для чего? 8. Чтобы не тратиться на свой портал
- 71. Цифровой гербарий МГУ (http://plant.depo.msu.ru/) Поддержка портала и постоянная заливка новых данных стоят 350 000 рублей в
- 72. Сеточное картирование флоры Владимирской области Серегин, 2012 Серегин, 2014 Frangula alnus
- 73. GBIF-страница массива данных по флоре Владимирской обл.
- 74. Рамка на карте – список видов из квадрата “И12”
- 75. К флоре юго-востока Владимирской области (Васюков, 2015)
- 76. Рамка на карте – список видов из квадрата “О12”
- 77. Для чего? 9. Чтобы не отстать от прогресса
- 78. Цифровизация В мире – 387 500 000 гербарных образцов (физически) (Thiers, 2019) В GBIF – 75
- 79. Концентрация
- 80. Глобализация Поисковые системы в мире: лидеры
- 81. Универсализация Париж Нью-Йорк Кью Москва
- 82. Универсализация Париж Нью-Йорк Кью Москва
- 83. Универсализация P00747877 NY00247926 K000464620 MW0734831
- 84. Современный учебный процесс
- 85. Для чего? 10. Чтобы учить искусственный интеллект определять растения и животные по фотографиям
- 86. iNaturalist
- 87. iNaturalist и ИИ
- 88. Искусственный интеллект определяет растения по фото
- 89. П. Перона
- 90. Искусственный интеллект берёт геоданные!
- 91. iNaturalist берёт геоданные из GBIF
- 92. Искусственный интеллект определяет растения по фото и геоданным
- 93. Не забывайте! «У каждого из вас в кармане суперкомпьютер!» (В. Благодеров, National Museums Scotland)
- 94. Как растёт GBIF?
- 95. iNaturalist в GBIF: два определения + свободная лицензия
- 96. «Флора России» на iNaturalist: 12 января 2019 г.
- 97. «Флора России» на iNaturalist: 27 августа 2019 г.
- 98. «Флора России» на iNaturalist
- 99. iNaturalist в GBIF
- 100. iNaturalist в GBIF (сосудистые растения)
- 101. МГУ и iNaturalist Moscow University Herbarium (MW) 645,328 iNaturalist Research-grade Observations 199,510 Geographically tagged INSDC sequences
- 102. Для чего? Вместо заключения
- 103. Один в поле – воин: сосудистые растения на карте GBIF
- 105. Скачать презентацию