Snap Decisions: Assessing Participation and Data Quality in a Citizen Science Program Using Repeat Photography
Notice bibliographique
Résumé
Photo-point monitoring through repeat photography allows assessment of long-term ecosystem changes, and photos may be collected using citizen science methods. Such efforts can generate large photo collections, but are susceptible to varying participation and data quality. To date, there have been few assessments of the success of citizen science projects using repeat photography methods in meeting their objectives. We report on the success of the PhotoMon Project, a photo-point monitoring program at Pinery Provincial Park, Canada, at meeting its primary goals of affordably collecting seasonal reference photographs of significant ecosystems within the park, while providing a stewardship opportunity for park visitors. We investigated how the quantity of submitted photos varied over time (quantity), and how closely those photos matched the suite of criteria of the PhotoMon Project (quality). Photo submissions occurred year-round and at all sites, although a low proportion of park visitors participated in the program. Photo quantity varied among sites and seasonally, reaching a low during the winter, but with proportional participation in the project lowest in summer. Photo quality was consistent year-round, with most photos meeting most program criteria. Common issues with photo quality included photo lighting and orientation. We conclude that the program met its scientific goal of compiling seasonal reference photos, but that comparatively few park visitors engage in the program. We suggest changes to increase visitor motivation to participate, but recognize that these may compromise the program’s current affordability and ease of management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».