Méthodes pour améliorer la qualité des données de biodiversité

Présentation au sujet: "Méthodes pour améliorer la qualité des données de biodiversité"— Transcription de la présentation:

1 Méthodes pour améliorer la qualité des données de biodiversité
GB18 training sessions – Buenos Aires, Argentine Méthodes pour améliorer la qualité des données de biodiversité We'll be a little faster to present thisone than the others: "we go through them quickly, you can read them in detail (+chapman resources) when you have to do this task"  (mostly node managers present, so they should have an idea of what is it, but not all details are necessary for them) Nicolas Noé – Développeur – Plateforme Belge Biodiversité Global Biodiversity Information Facility (GBIF) Le 30 septembre 2011

2 Aperçu Guide des meilleures pratiques Données sensibles
Données taxonomiques Données spatiales / géographiques Données sensibles

3 Pour les données taxonomiques
Meilleures pratiques Pour les données taxonomiques

4 Données taxonomiques Certitude d’identification
Conception de la base de données: Flag de vérification, nom et date Attention aux termes "aff.", "cf.", "s.lat", ... Si pas identifié par expertise taxonomique, enregistre l’info: Clés taxonomiques Analyses ADN Révision d’un groupe taxonomique  ... Verification level flag: for example in the HISPID standard:  Values in Field Meaning 0 (zero) The name of the record has not been checked by any authority 1 The name of the record determined by comparison with other named plants 2 The name of the record determined by a taxonomist or by other competent persons using herbarium and/or library and/or documented living material 3 The name of the plant determined by taxonomist engaged in systematic revision of the group 4 The record is part of type gathering or propagated from type material by asexual methods Comments: If it is not known whether the name of the record has been verified by an authority, then this field must not be filled. "aff.", "cf.", "s.lat": variations betweens authors, institutions, time, ...

5 Données taxonomiques Certitude d’identification
Saisie des données: Utilisation de checklists Utilisation de fichiers d’autorité Détection d’erreurs: Nécessite généralement un expert Les valeurs extrêmes (outliers) peuvent aider (géographiques ou environnementales) Data entry: Proper UI is not enough taken in consideration and can provides tremendous improvements for data entry If we find geo outliers, it's generally error in lat/lon, but it also can be due to an identification errors. This analysis cannot solve the taxonomic errors, but it can help prioritizing future taxonomic reviews.

6 Données taxonomiques Erreurs orthographiques – nom scientifique
Conception base Atomiser au maximum Fichiers d’autorité Globaux, régionaux ou par groupe Duplicatas Interface dédiée pour la détection (+flag) Atomiser: genus, species, author, year, certainty, … Autorité globale: species2000 Autorité par groupe: fishbase

7 Données taxonomiques Erreurs orthographiques – rang infra-spécifique
Atomiser ! Genus Espèce Rang_infra Val_infra Stipiturus malachurus Subsp. parimeda Pour Eviter les ambiguïtés Faciliter les vérifications Toujours séparer rang et valeur, on reconstruit à l’affichage Faciliter les vérifs: Par exemple pour le rang, peu de valeurs différentes Les problèmes de rang sont plutôt pour les plantes (pour animaux, on se limite généralement aux sous espèces)

8 Données taxonomiques Rang infra-spécifique- saisie des données
Liste pré-remplie Choix restreints: Subsp. Sous-espèce Var. Variété Subvar. Sous-variété F. Forme Subf. Sous-forme

9 Cultivars et hybrides Cas complexes et variables: DB sur mesure !
Cultivars: code de nomenclature dédié. Ajouter un flag “cultivar?” et un “hybride?” Insert example of hybrid name showing the complexity here ?? Flag: pour retraitement

10 Données taxonomiques Espèce non publiée – A éviter
Eviter la confusion avec un nom accepté ! Eviter la confusion entre spécialistes ou institutions (sp1, sp2, …) Ce slide est pour quand on doit parler d’une espèce, mais il n’y a pas encore de nom accepté pour celle-ci Confusion: on évite de les faire ressembler à un nom accepté, genre genus+species. Les utilisateurs perdraient du temps à chercher une

11 Données taxonomiques Espèce non publiée – Bonnes pratiques
"<Genus> sp. <colloquial name or description> (<Voucher>)" Prostanthera sp. Somersbey (B.J. Conn 4024) Avantages Ne ressemble pas à un nom publié Pas de confusion entre institutions Peut devenir ultérieurement synonyme Peu de chances de confusion en dehors du monde scientifique En dehors du monde scientifique: par exemple, législation sur les espèces invasives

12 Données taxonomiques Espèce non publiée – Noms communs
Très complexe à standardiser: Un taxon = souvent plusieurs noms Un nom = parfois différents taxons Solution: ne pas standardiser (mais documenter très largement) ! Parfois, plusieurs noms différents dans la même région Un taxon, différents noms selon les gens, les lieux, les époques… Autres prob courants: char encoding, transcription phonétique Nom Langue Région Source Commentaire

13 Données taxonomiques Noms des auteurs
Rarement vraiment nécessaire Si inclus: champs séparés: Genre, espèce, auteur et années Pour l’affichage, tenir compte des différences entre animaux et végétaux Rarement vraiment nécessaires: seulement quand le même nom a été attribué à plusieurs taxons Animaux: inclus l’année Plantes: pas

14 Données taxonomiques Auteur – méthodes de vérification
Standard pour les abréviations (plantes) Fichiers d’autorité Soundex Auteurs manquants Auteurs manquants: si les auteurs sont utilisés, tous les records devraient en avoir, sinon c suspect. On peut aussi recopier d’un record à l’autre si on est sûr que même espèce

15 Données taxonomiques Nom de collecteur
Parfois, liste exhaustive La forme doit être standardisée "Primary collector's family name (surname) followed by comma and space (, ) then initials (all in uppercase and each separated by fullstops). All initials and first letter of the collector's family name in uppercase. For example, Chambers, P.F." Liste exhaustive: seulement certains domaines taxonomiques, plantes principalement. Exemple de standardisation: extrait de HISPID Standardize also for "secondary collectors" (should go in a second field if possible), also standardize names containing Mc, Mac', O', ... HISPID= Herbarium Information Standards and Protocols for Interchange of Data

16 Données taxonomiques Collecteur: recherche d’erreurs
Rechercher des variations mineures Comparasions à d’autres bases: historiques, … Chercher des variations mineures: facile si un format standard a été respecté (on pourra alors trier facilement par ordre alphabétique) (on verra comment faire ça avec google refine aussi) Comparaison à d’autres bases: on peut se servir de données d‘historiens ou d’itinéraires de bateaux qui sont connus Améliorations possibles dans les deux sens !

17 Pour les données spatiales
Meilleures pratiques Pour les données spatiales

18 Données spatiales Conception 1/2
Souvent, beaucoup trop de choses dans les champs localité/distribution. Eurasia: throughout Europe to northernmost extremity of Scandinavia, except Iberian Peninsula, central Italy, and Adriatic basin; Aegean Sea basin in Matriza and from Struma to Aliakmon drainages; Aral Sea basin; Siberia in rivers draining the Arctic Ocean eastward to Kolyma. Widely introduced. Several countries report adverse ecological impact after introduction. (distribution de Perca Fluviatilis selon fishbase)

19 Données spatiales Conception 2/2
Coordonnées décimales Datum Précision (rapportée) Lieu + distance + direction Méthode de géoréférencement: (D)GPS GPS dégradé par « Selective availability » Via carte et triangulation (+échelle) Utilsation du « dead reckoning » (carte) A postériori, via un logiciel ou service Coordonnées décimales: plus précises, et on évite les erreurs de transcription car souvent stocké sous ce format au final ! Never take GPS coordinates without a locality (there would be no way to validate or invalidate the coordinates if in doubt)

20 Données spatiales Détection et correction des erreurs
Tests internes: localité, pays… Tests envers des données externes: lieux visités par le collecteur ? Tests via un SIG: test point-dans-polygone ? (terrestre ou marin) Recherche de valeurs extrêmes: géographiques ou environnementales

21 Données spatiales Localité: bonnes pratiques
Aussi spécifiques que possible: Non-ambiguës Courtes Facile à trouver Référence des lieux stables et connus Distance et direction depuis cette référence « 2km N et 5.1 km E de la pyramide de … »

22 Pour les données sensibles
Meilleures pratiques Pour les données sensibles

23 Données sensibles Généralisation – pourquoi ?
Protéger espèces menacées, d’importance économique, réduire l’impact sur les populations sauvages, … Eviter la collecte non-scrupuleuse, le braconnage, encadrer la bio-prospection,… Protéger les données externes détenues par l’institution Conserver un avantage compétitif (publications et recherche) Crainte d’un usage inapproprié des données Respect … Protect third party data: -confidentiality, agreements, IP rights, ... Another "fear" example:  not knowing the purpose to which data will be put, ...   Respect: les souhaits des propriétaires des données ou les traditions des peuples indigènes Résultats du sondage en ligne du GBIF (2006)

24 Données sensibles Généralisation – considérations générales
Aspect social = obstacle principal Composante régionale Certains ne publieront jamais La documentation est primordiale - First point is about granting access to the sensitive data: who are assigned what roles, how does one recognise a bona-fide user, ... Regional aspects: legisltation, cultural believes, traditions, ... Documentation: see next slide

25 Données sensibles Généralisation – la doc. est primordiale
Décrire comment et pourquoi les données ont été généralisées permet à l’utilisateur de: Savoir que les données on été modifiées et en quoi Savoir qu’il sera peut-être possible d’obtenir des données plus détaillées Décider d’ignorer ces données, des les utiliser telles quelles ou de chercher des informations supplémentaires Lack of documentation is one of the most disturbing things, as  - the data may not be suitable for the intended use - The information to know that is not available to the users => In not taking care, could leads to duplicate records.

26 Données sensibles Généralisation – comment faire
Données spatiales Utilisation d’une grille 3 niveaux recommandés par Chapman & Wieczorek (2006): 0.1 degrés (11-16 km) degrés ( km) degrés ( m) Cas critiques: non publiés Données non-spatiales A remplacer par une formulation appropriée Ne pas restreindre les données de collection  appropriate wording: i.e:"name suppressed for reasons of privacy" (to avoid mismatch with "null values") data on collection: keep things such as collection number to avoid restricting data validation procedures

27 Données sensibles Généralisation – quoi ?
Localité ou coordonnées Autres champs: informations taxonomiques, identité du collecteur, information sur les habitats, usage traditionnels Most common case: spatial data

28 Questions ? Merci

29 Références Basé sur les publications et les présentations d’Arthur Chapman : «  Principles of data quality » et «  Principles and methods of data cleaning ».