Citizen science and roadkills: trends along project lifespan and comparison of tropical and temperate projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The collection of scientific data by people without a science degree is at least as old as Antonie van Leeuwenhoek, but thanks to smartphones it now involves large numbers of volunteers, leading to studies about who the so called “citizen scientists” are, how they behave, and how to improve their work. There are, however, no worldwide studies about citizen science projects reporting fauna killed in road collisions. Here we analyze data from the 31 projects available in September 2017 in iNaturalist.org, the largest website for this subject. The USA and Europe have the most projects, but after correcting for population size, countries like Costa Rica and Canada are outstanding, possibly thanks to widespread Internet access and high educational levels. Projects had a mean of 431 observations, 48 species, of 32 volunteers who, on average, posted 19 observations each. Most volunteers contributed few records and were active only briefly. The roadkill data shows that, in the tropics, seasonal mortality trends match the movement of animals in search of water for drinking and for reproduction, while in temperate sites project differences depended mostly on which particular species is studied. We recommend future consideration of how the behavior of volunteers and projects changes along time, a subject that has seldom been considered in previous studies
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle