論文の概要: Evaluating the method reproducibility of deep learning models in the biodiversity domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07550v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 11:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 19:46:01.981090
• Title: Evaluating the method reproducibility of deep learning models in the biodiversity domain
• Title（参考訳）: 生物多様性領域におけるディープラーニングモデルの再現性の評価
• Authors: Waqas Ahmed, Vamsi Krishna Kommineni, Birgitta König-Ries, Jitendra Gaikwad, Luiz Gadelha, Sheeba Samuel,
• Abstract要約: AIによる生物多様性研究の確立は、透明性の向上、結果の検証、生態学的発見の信頼性向上に不可欠である。 本研究では,3段階にわたる深層学習技術を用いた生物多様性関連出版物の評価手法を設計する。 本研究は,データセットが出版物の47%で共有されていることを示しているが,多くの出版物はディープラーニング手法に関する包括的情報を持っていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5937476291232802
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing biodiversity research by enabling advanced data analysis, species identification, and habitats monitoring, thereby enhancing conservation efforts. Ensuring reproducibility in AI-driven biodiversity research is crucial for fostering transparency, verifying results, and promoting the credibility of ecological findings.This study investigates the reproducibility of deep learning (DL) methods within the biodiversity domain. We design a methodology for evaluating the reproducibility of biodiversity-related publications that employ DL techniques across three stages. We define ten variables essential for method reproducibility, divided into four categories: resource requirements, methodological information, uncontrolled randomness, and statistical considerations. These categories subsequently serve as the basis for defining different levels of reproducibility. We manually extract the availability of these variables from a curated dataset comprising 61 publications identified using the keywords provided by biodiversity experts. Our study shows that the dataset is shared in 47% of the publications; however, a significant number of the publications lack comprehensive information on deep learning methods, including details regarding randomness.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、高度なデータ分析、種識別、生息地のモニタリングを可能にし、生物多様性の研究に革命をもたらしている。 生物多様性研究における再現性の確保は,生物多様性領域における深層学習(DL)手法の再現性について,透明性の向上,結果の検証,生態学的知見の信頼性の向上に不可欠である。 本稿では,3段階にわたるDL技術を用いた生物多様性関連出版物の再現性を評価する手法を設計する。 手法再現性に不可欠な10変数を,リソース要件,方法論情報,制御不能なランダム性,統計的考察の4つのカテゴリに分けて定義する。 これらのカテゴリはその後、異なる再現性のレベルを定義する基盤として機能する。 生物多様性の専門家によって提供されるキーワードを用いて識別された61の出版物からなるキュレートされたデータセットから,これらの変数を手動で抽出する。 本研究は,データセットが出版物の47%で共有されていることを示しているが,多くの出版物は,ランダム性に関する詳細を含むディープラーニング手法に関する包括的情報を欠いている。

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