推荐文章:Discuz今日头条文章采集工具_采集

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　　Discuz今日头条文章采集工具_采集

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　　文章自动采集和发布 干货教程:MEE | Github Action的妙用

　　+++简介

　　GitHub Actions 是 GitHub 于 2018 年 10 月推出的持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 服务。它可以轻松自动化所有软件工作流，拥有世界一流的 CI/CD，并兼容多种操作系统（Windows、Linux 、MacOS 等）和编程语言（Python、R、Java、PHP、Node.js 等），并且还具有提供实时日志记录和存储能力的特点。

　　资源：

　　随着信息时代的到来，生态数据呈现爆发式增长、持久化、实时更新的特点。如何保证采集到的生态数据的高质量和及时性成为热点问题。将Github Action功能应用于生态数据采集，可以有效降低人工采集数据的错误率，减少重复性工作，提高数据采集效率。最近，AlbertY 博士。来自史密斯学院的 Kim 等人在 Methodsin Ecology and Evolution 杂志上发表了一篇论文“实施 GitHub Actions 持续集成以降低生态数据采集中的错误率”。本研究使用 Github Action 功能持续集成来减少生态数据。采集 的错误率。

　　+++

　　文章信息标题：实现GitHub Actions持续集成以降低生态数据采集中的错误率期刊：生态与进化中的方法第一作者：AlbertY。Kim 作者单位：史密斯学院 Doi：10.1111/2041-210X.13982

　　扫码查看原文+++ 摘要 1. 长期的野外观测数据对于了解生态系统变化和预测其对全球变化的反应至关重要。但数据采集错误是不可避免的，数据分析往往滞后于数据采集，导致数据采集错误无法及时纠正，异常观察无法重新检查。因此，建立具有数据自动采集、数据自动检查、数据质量上报等功能的系统非常有必要。2.本研究以两个森林研究点的年度树木死亡普查和树木径向生长测量为例，测试了GitHub Action函数持续集成（CI）实现野外观测数据的质量控制，

　　3、本数据纠错系统的优点包括：

　　（1）实时生成数据采集状态和需要纠正的错误信息，最终生成无错误的数据集；（2）系统运行后，现场数据采集原有错误率显着降低；(3)系统性能强。鲁棒性、可扩展性、通用性。

　　4. 实施持续集成服务 (CI) 后，研究人员可以确保数据集没有任何可以通过编码测试的错误。结果是大大提高了数据质量，提高了现场数据工作者的技能，并减少了对专家监督的需求。此外，该研究认为，持续集成服务的实施是数据采集和管道分析的第一步，也可以更好地响应快速变化的生态系统，使其适用于大数据时代的生态研究。

　　+++前言 长期实地观察对于了解生态系统变化和预测其对全球变化的反应至关重要。记录和理解这些变化并预测未来的动态需要越来越有效地采集、分析和传播生态实地观察。数据必须是高质量的、有据可查的、错误最少的，并且最好保存在稳定和开放的环境中。高效、准确地采集和分析高质量的野外观测数据面临着巨大的挑战。在现场数据采集的过程中，许多长期的数据记录是由不同的研究人员（例如实习生、本科生、*敏*感*词*、临时现场监测员、博士后）采集的，他们的背景、知识、先前的经验和对准确性的关注和细节各不相同。研究人员之间和不同年份的数据采集可能会出现偏差，不同年份的数据采集标准不一致可能会影响科学研究的结论。此外，鉴于生态研究日益增加的计算性质，计算不可重复性的问题正在增长。数据采集、数据预处理和数据分析过程越来越依赖于正确的数值数据格式、高效的统计软件代码脚本以及不断更新的外部软件包和扩展。计算不可重复性的问题越来越严重。数据采集、数据预处理和数据分析过程越来越依赖于正确的数值数据格式、高效的统计软件代码脚本以及不断更新的外部软件包和扩展。计算不可重复性的问题越来越严重。数据采集、数据预处理和数据分析过程越来越依赖于正确的数值数据格式、高效的统计软件代码脚本以及不断更新的外部软件包和扩展。

　　因此，本研究应用 GitHub Actions 功能持续集成（CI）来降低生态数据的错误率采集。GitHub 是一项云服务，可帮助研究人员跟踪、组织、讨论、共享和协作处理与研究结果相关的软件和其他材料，包括数据、分析代码和协议。

　　+++材料、方法与结果 本研究根据CI系统的特点，建立了一套完整的数据纠错系统程序，并根据反馈结果进行案例测试，纠正错误数据。整个作品的规格如下：

　　工作过程

　　步骤1：现场技术人员采集数据并整合并提交给数据技术人员；

　　第二步：数据技术人员将数据电子表格提交到GitHub；

　　Step 3：CI系统会检查数据是否有错误，如果整个过程没有错误，则不会向工作人员发送警报，如果有任何步骤失败或数据，将自动发送电子邮件给用户采集 是错误警报。有两种类型的警报，需要重新采集数据和不需要重新采集：前者提醒现场技术人员在“现场修复”或“自动修复”数据采集错误发生时重新采集数据，并且数据技术人员更新电子表格。后者不需要技术人员重新访问站点采集数据，而是让用户决定是否处理警告数据。CI系统的整个工作流程如下：

　　图 1：工人与 CI 系统的交互

　　案例测验

　　该研究使用两个森林研究地点的年度树木死亡率普查和树木径向生长测量来测试 CI 系统。具体测试内容包括：测试错误区域、错误类型以及CI系统对人工筛选效率的影响。通过这些测试可以更全面地解释 CI 系统的功能。

　　1. 测试出错的地方

　　根据研究需要设置所需的细胞分类。如图2a所示，有五种单元格（20m*20m），第一个单元格表示该区域已被检查，没有错误；第二个单元格表示该区域有需要注意的警告，但不需要采取任何措施；第三个 4 类单元表示该区域中需要现场采集员或数据技术人员干预的数据采集错误；类型 4 单元格代表该区域的警告和数据采集错误；5 型单元代表该地区未经调查的采样点；通过检查单元格的数据类型。普查可以针对有风险的数据区域重新枚举。这种方法可以有效地检查错误并及时对隐藏区域进行二次数据采集。

　　图2：判断数据集和分类单元格

　　2. 测试错误的类型

　　判断警告在哪里，并采取措施消除错误。程序通过判断有连接关系的两点测量值的差值是否大于10mm来判断是否存在数据错误。在图 3a-b 中，由于出现与测量前后相差超过 10 毫米的数据点（圆圈中的数据点），程序会发出警告。次日现场工作人员和技术人员及时进行了整改。因此，在与错误点对应的日期序列的第二天检测并添加一个新点。在图 3c 中，也有错误的点，但因为无法重新测量结果，所以将其删除。在图 3d 中，第一次和第二次采样之间的日序列相距太远，导致 > 周长增加 10 毫米，从而提高警报。经工作人员检查后不予处理。在图 3e 中，当采样点在多茎树的两个树干之间交换时会发生警报（即在分析过程中，原创*敏*感*词*曲线上的点与紫色曲线上的点交换。，因此警报） . 在图 3f 中，同时出现了两个错误，一个是图 3d 中的天序列导致的错误，另一个异常测量结果在第一次测量中通过了筛选，但在后续测量筛选过程中发出追溯性地识别和删除警报。当采样点在多茎树的两个茎之间交换时会发生警报（即在分析过程中，原创*敏*感*词*曲线上的点与紫色曲线上的点交换。因此，警报）。在图 3f 中，同时出现了两个错误，一个是图 3d 中的天序列导致的错误，另一个异常测量结果在第一次测量中通过了筛选，但在后续测量筛选过程中发出追溯性地识别和删除警报。当采样点在多茎树的两个茎之间交换时会发生警报（即在分析过程中，原创*敏*感*词*曲线上的点与紫色曲线上的点交换。因此，警报）。在图 3f 中，同时出现了两个错误，一个是图 3d 中的天序列导致的错误，另一个异常测量结果在第一次测量中通过了筛选，但在后续测量筛选过程中发出追溯性地识别和删除警报。

　　图 3：显示不同的数据错误类型

　　3.测试CI系统对人工筛选效率的影响

　　在图 4a、c 中，数据每周汇总一次，而图 4b、d 中的数据每天汇总一次。在本研究的实地观察期间，即2021年7月6日，SCBI项目启动持续集成服务，2021年7月7日，HF项目启动持续集成服务。随后，现场技术人员用垂直虚线标记了随后的第一个数据采集天，SCBI 为 7 月 7 日，HF 为 7 月 8 日，并首次收到来自持续集成系统的反馈。反馈结果如下：从图4c、d可以看出，实施CI后，SCBI和HF的整体错误率急剧下降，现场工作人员的错误率明显下降。

　　图 4 CI 系统对人工采集数据的反馈

　　+++结论与展望

　　研究中提到的案例中的测试相当简单（完成测试、一致性测试和与先前数据一致性的初步测试），并且有很大的潜力增加测试的复杂性。虽然这种方法在确保最终数据集没有“可检测”错误方面取得了长足的进步，但仍有两类错误可能未被检测到：

　　首先，有一类错误不能通过编程语言来定义，因为它们不能被有效地测试。比如本研究中使用的例子是判断根茎周长的变化是否符合生物生长规律，所以可以用数值的形式进行检验。但是，如果判断条件是判断一棵树是否有伤口，而现场监测技术人员将受伤的树木误记录为没有伤口，则在后续的数据审核中不会发现问题。

　　其次，只有定义了正确的测试并编写了正确的代码，才能发现理论上可检测的错误。遗漏或疏漏将使此类错误通过程序测试。即如果你过于依赖测试程序在数据为采集时发出的警告，当程序本身的描述和操作出现问题时，很可能一系列数据无法使用。在这项研究中，由于不同人口普查之间的措辞差异，原本不可能出现的错误被排除在外。因此，在校准期间必须从头开始重新开始操作。

　　因此，测试的定义值得仔细考虑和审查，并且应构建相应的代码以确保所有测试都可以在正在采集的特定数据集上运行。使用新数据时，可以在之前的采集数据集上加入人为错误，在CI系统上运行错误的数据集，测试程序的可靠性。

　　但从长远来看，GitHub Action 的持续集成对于数据采集系统还是有很大贡献的，其推广应用一定更符合生态研究对大数据的需求，更符合随着研究人员的数据处理。流程自动化的需求。

　　+++ 参考资料

　　Kim, AY, Herrmann, V., Bareto, R., Calkins, B., Gonzalez-Akre, E., Johnson, DJ, ... & Anderson-Teixeira, KJ (2022)。实施 GitHub Actions 持续集成以降低生态数据采集的错误率。生态与进化方法。doi:10.1111/2041-210X.13982

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　　结尾

　　编译｜刘琦

　　排版｜刘琦

　　单位｜云南大学国际河流与生态安全研究所

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