Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation planning requires extensive amounts of data, yet data collection is expensive, and there is often a trade‐off between the quantity and quality of data that can be collected. Researchers are increasingly turning to community science programs to meet their biodiversity data needs, yet the reliability of such data sources is still a common source of debate. Here, we argue that professionally collected data are subject to many of the limitations and biases present in community science datasets. We explore four common criticisms of community science data, and comparable issues that exist in data collected by experts: spatial biases, observer variability, taxonomic biases and the misapplication of data. We then outline solutions to these problems that have been developed to make better use of community science data, but can (and should) be equally applied to both kinds of data. We highlight four main solutions based on research using community science data that can be applied across all biodiversity data collection and research. Statistical techniques that have been developed for processing community science data can equally help account for spatial biases and observer variation in professional datasets. Benchmarking or vetting one dataset against another can strengthen evidence and uncover unknown sources of biases. Professional and community science datasets can be used together to fill knowledge gaps that are unique to each. Careful study design that accounts for the collection of relevant and important covariate data can help statistically account for sources of bias. Currently, a double standard exists in how researchers view data collected by professionals versus those collected by community scientists. Our aim is to ensure that valuable community science data are given the prominent place they deserve, and that data collected by experts are appropriately vetted and biases accounted for using all the tools at our disposal.
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».