Agile collaboration: Citizen science as a transdisciplinary approach to heliophysics
Notice bibliographique
Résumé
Citizen science connects scientists with the public to enable discovery, engaging broad audiences across the world. There are many attributes that make citizen science an asset to the field of heliophysics, including agile collaboration. Agility is the extent to which a person, group of people, technology, or project can work efficiently, pivot, and adapt to adversity. Citizen scientists are agile; they are adaptable and responsive. Citizen science projects and their underlying technology platforms are also agile in the software development sense, by utilizing beta testing and short timeframes to pivot in response to community needs. As they capture scientifically valuable data, citizen scientists can bring expertise from other fields to scientific teams. The impact of citizen science projects and communities means citizen scientists are a bridge between scientists and the public, facilitating the exchange of information. These attributes of citizen scientists form the framework of agile collaboration. In this paper, we contextualize agile collaboration primarily for aurora chasers, a group of citizen scientists actively engaged in projects and independent data gathering. Nevertheless, these insights scale across other domains and projects. Citizen science is an emerging yet proven way of enhancing the current research landscape. To tackle the next-generation’s biggest research problems, agile collaboration with citizen scientists will become necessary.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».