Comparing Best Management Practices of Community Based Monitoring between Habitats in the Literature and in Reality
Notice bibliographique
Résumé
Community based monitoring projects, often called citizen science, have been on the rise for the last decade. Although they provide the benefit of large data sets from a wide area, the quality of the data is often questioned because they are collected by ?laypeople? with limited field experience. However, there are a number of side benefits of utilizing volunteers in research that may outweigh this concern: increased stewardship of the monitored habitat, educational benefits to participants, and community support for such research. The goal of many of these projects often is restoration or preservation of an area, and these side benefits may aid in meeting the end goal as much as the actual data collected. Many community based monitoring projects publish their results in scientific or technical literature with recommendations for similar future projects. This study determines if these recommendations match the best management practices actually used by programs. Also, this study compares recommendations and practices by habitat to see if more specificity is needed in thinking about improving the data coming from monitoring programs and allowing them to succeed at fulfilling their mission. A series of surveys of program coordinators and primary investigators were compared to recommendations in the literature to determine if published recommendations are a realistic representation of practices that occur in the field. Results showed that although the top recommendations of the literature and survey respondents were similar (championing collaboration with experts, consistent methodology, and presentation of data to policymakers), the means and implications of achieving these goals differs by habitat. Specific habitats were associated with slightly different types of mission statements that have implications for their definition of reliable data and overall success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».