Shaping people-place bonds in citizen science: a framework for analysis
Notice bibliographique
Résumé
Hands-on, out-of-doors, environmental citizen and community science invites a wide range of publics to participate in data collection in the spaces and places local to them; that is, placed-based science. Understanding whether and how participants are attached to those places can inform all aspects of project/program design. Building on sense of place theory, we advance a multidimensional framework from which to conceptualize, evaluate, and describe people-place bonds in environmental citizen science, using survey responses from participants in the Coastal Observation and Seabird Survey Team (COASST). Results provide evidence that place attachment is strong, with aspects of place identity resonating much more strongly than place dependence. We explored six dimensions of place attachment relevant to COASST participants and found attachment to be asymmetrically multidimensional, dominated by nature-environment bonding, with secondary strengths in science community bonding, self-identity, and science affinity. The participant population displayed relatively low attachment strength along the friends and family axis, and no resonance within the dimension of social rootedness. We also found shifts in the multidimensional “shape” of attachment as a function of time in the program, with individuals persisting over 10 years stronger in almost all dimensions. These findings raise important questions for the field of participatory science about the significance of people-place bonds, how place attachment shifts over time, and the impacts of that attachment on citizen science outcomes around behavior, decision making, and policies connected to place.
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 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 | 0,020 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».