Lake Champlain Community Scientist Volunteer Network Communicates Critical Cyanobacteria Information to Region‐wide Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake Champlain is a treasured resource for recreation, tourism, and drinking water situated in New York, Vermont (U.S.), and Québec (Canada). Because its shores span two states and two countries, management strategies for the lake require strong cross‐boundary partnerships and cooperation. In recent decades, increased prevalence of harmful cyanobacteria blooms has impacted public health and recreation. A lake‐wide cyanobacteria monitoring program was established in 2001 with an emphasis on water sample collection and analysis to inform management strategies. In 2012, this program transitioned from laboratory‐based analyses at a limited number of locations to a visual assessment protocol validated by water samples. This transition opened the door to more effective and widespread monitoring, communication, and inclusion of a greater number of monitoring locations and stakeholders. Today, through a unique partnership of community scientist volunteers, public beach managers, nonprofit organizations, and state and federal agencies, a comprehensive network of trained cyanobacteria monitors generates timely data on water quality conditions to relay critical public health information. The majority of these reports are provided by trained community scientist volunteers, strengthening the geographic coverage of the program and the environmental literacy of lake users. This program now trains hundreds of community scientists, documents thousands of water quality condition reports annually, and communicates cyanobacteria conditions to the public via an online Cyanobacteria Tracker map. In this article, we describe the evolution of this successful program, discuss key findings from analysis of these volunteer‐collected data, and suggest how similar programs could be effectively developed in other regions.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».