Community science to the rescue: capturing water quality data during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, the COVID-19 pandemic interrupted all aspects of human activity, including environmental research and monitoring. Despite a lack of laboratory access and other restrictive measures, we adapted an existing community science monitoring program to continue through the summer of 2020. We worked with local community groups to recruit 58 volunteers who collected lake water samples from 60 sites on 16 lakes in south-central Ontario from June to September 2020. We organized drop-off depots and had volunteers freeze samples to monitor nearshore nutrients (phosphorus and nitrogen) and chlorophyll-a. A survey was distributed to volunteers to analyze lake-front property owners’ activities during the pandemic. We found spatial patterns in nearshore water quality across the lakes, with sub-watershed development being a significant predictor of nutrients and chlorophyll-a. Additionally, pre-pandemic (2019) and pandemic (2020 and 2021) nutrient concentrations were compared, but there was no clear impact of the pandemic on nearshore nutrient concentrations, despite changes in lake-front property owners activities. Overall, this study demonstrated the ability of community science to provide water quality data on a large spatial scale despite a major societal disruption, providing insight into regional nutrient trends during the first year of the pandemic.
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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 | 0,016 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».