Monitoring Biological and Chemical Trends in Temperate Still Waters Using Citizen Science
Notice bibliographique
Résumé
The involvement of volunteers in the monitoring of the environment holds great potential to gather information on a wider temporal and spatial scale than is currently possible. However, the mass involvement of citizens in monitoring freshwater health is a relatively new field and subject to uncertainty. Here, we examine 1192 samples collected across 46 temperate ponds (<2 ha) and 29 temperate lakes (>2 ha) by 120 volunteers trained through the FreshWater Watch citizen science programme to consider if the approach is able to (a) identify well established patterns in water quality and biological indicators (i.e., fish), and (b) provide a potentially useful basis for the identification of pollution sources in urban or peri-urban landscapes. Seasonal patterns observed agreed well with established principles of nutrient dynamics, algal bloom seasonality, and broad biological trends between ponds and lakes. Further, observational data collected by the volunteers suggested plausible links between the presence of residential discharge and water level fluctuation and significant increases in algal bloom observations between peri-urban and urban sites. We suggest that citizen science can have a role to play in complementing regulatory monitoring efforts and that local citizens should be empowered to become stewards of their local freshwater resources.
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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) | 0,010 | 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 ».