Using crowdsourced spatial data from Flickr vs. PPGIS for understanding nature's contribution to people in Southern Norway
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crowdsourced data can provide spatially explicit data on the contribution of nature to people. Spatial information is essential for effectively managing the diverse relationships that people have with nature, but the potential and limits of using crowdsourcing data to generate maps for conservation purposes need further research. Passive crowdsourcing tools include social media platforms where photos and user‐generated tags are shared among users, whereas active crowdsourcing, such as public participatory geographic information system (PPGIS), provides an online platform for mapping place attributes such as values, experiences and preferences. In this study, we assess the spatial information gained through using Flickr (a photo sharing platform) and PPGIS (an online mapping platform) platforms for conservation planning to understand differences and similarities on the spatial distribution of values captured by the two platforms, and to identify what environmental and infrastructure variables correlate best with the distribution of values. We test these tools in Southern Norway including protected areas and the surrounding zones. We analysed non‐spatial (using chi‐square and Spearman rank correlation) and spatial (using clustering, Maxent and distribution overlap) data to identify differences between the two datasets and the values represented therein. We found large differences in spatial distribution using these two datasets, with Flickr data concentrated outside the protected areas and near roads, whereas PPGIS provided more fine‐scale data on diverse values in locations inaccessible by roads within the protected areas. Flickr can be used for generating regional scale data of scenic landscapes or routes, but PPGIS performs better for management of nature qualities appreciated by different user groups within protected areas. We discuss the pros and cons of using each data source and when each dataset is more suitable to be used in protected area management. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle