Citizen science and international collaboration through environmental monitoring with simple chemical sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building capacity for carrying out and understanding responsible science that is relevant to local challenges is a key ingredient in the OPCW’s strategy for achieving and maintaining a world free of chemical weapons. Two important contexts for building that capacity for responsible science are (1) the global attention being drawn to the rapidly increasing human chemical footprint on our planet and (2) the pervasive use of digital technologies. We describe an effort coordinated by the Organisation for the Prohibition of Chemical Weapons to build capacity among young people around the world to harness the power of small mobile chemical sensors to develop data literacy in complex chemical analysis based on measuring analytes that are relevant to their lives and local contexts. This new type of data literacy is an emergent element in educational programs and is key to developing the capacity for decision-making on chemical measurement data. The project brings together student and faculty collaborators from the fields of chemistry, social sciences and informatics, to provide proof of concept in four areas that support the overall goal of building a collective effort for scientific analysis; the development of low cost environmental sensors for air and water samples; the collection of representative test data sets on priority contaminants; the assessment and visualization of data; and education about the effect of priority pollutants on human and environmental health. We report on the project goals and preliminary steps taken to achieve them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».