Advancing Amphibian Conservation through Citizen Science in Urban Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
As cities adopt mandates to protect, maintain and restore urban biodiversity, the need for urban ecology studies grows. Species-specific information on the effects of urbanization is often a limiting factor in designing and implementing effective biodiversity strategies. In suburban and exurban areas, amphibians play an important social-ecological role between people and their environment and contribute to ecosystem health. Amphibians are vulnerable to threats and imbalances in the aquatic and terrestrial environment due to a biphasic lifestyle, making them excellent indicators of local environmental health. We developed a citizen science program to systematically monitor amphibians in a large city in Alberta, Canada, where 90% of pre-settlement wetlands have been removed and human activities continue to degrade, alter, and/or fragment remaining amphibian habitats. We demonstrate successes and challenges of using publicly collected data in biodiversity monitoring. Through amphibian monitoring, we show how a citizen science program improved ecological knowledge, engaged the public in urban biodiversity monitoring and improved urban design and planning for biodiversity. We outline lessons learned to inform citizen science program design, including the importance of early engagement of decision makers, quality control assessment, assessing tensions in program design for data and public engagement goals, and incorporating conservation messaging into programming.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».