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Enregistrement W2761281830 · doi:10.4039/tce.2017.48

Entomological citizen science in Canada

2017· article· en· W2761281830 sur OpenAlexaffabout
John Acorn

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen scienceAmateurCrowdsourcingEntomologyPublic relationsAgency (philosophy)Process (computing)Data sciencePolitical scienceSociologyEcologyComputer scienceWorld Wide WebSocial scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Citizen science involves voluntary participation in the scientific process, typically by gathering data in order to monitor some aspect of the natural world. Entomological citizen science, as an extension of traditional amateur entomology, is an active field in Canada, with online databases such as eButterfly and BugGuide attracting both contributors and database users. As well, traditional amateur entomology continues to be important in Canada, as do short-term insect-themed educational events, the involvement of amateurs in entomological societies, and online crowdsourcing initiatives. Success of citizen science projects can be measured in many ways. In terms of published papers that analyse trends in citizen science data, Canadian projects have only begun to deliver. More valuable are particular records that improve our knowledge of geographic ranges and phenology. In terms of the endurance of particular projects, and the willingness of volunteers to participate, citizen science entomology in Canada is clearly a success. However, quality control of citizen science data remains an issue for some projects. As well, challenges remain with respect to balancing the goals of researchers, participants, and supporting institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0180,004
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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