Citizen Science Programs as Scientific Data Collection Approach of Soil Medium
Notice bibliographique
Résumé
Community-engaged data collection and research, known as citizen science, is becoming increasingly popular in modern research. Citizen science programs, using social media platforms, provide an efficient means of rapidly gathering substantial and relevant data for scientific inquiries in a cost-effective manner. In Hungary, the first citizen science program, titled "Life in Undies”, was launched in 2021 by the Institute for Soil Sciences. This initiative, inspired by the Canadian "Soil your Undies" challenge and other similar initiatives around the world, focused on collecting soil data by surveying the decomposition of cotton underpants. The percentage decomposition of the cotton underwear serves as an indirect indicator of soil health and contributes to the creation of a map illustrating seasonal microbiological activity in the soil. The second, ongoing citizen science program is called "InvestiGATE for Your Soil". This initiative continuously collects primary soil data, including pH, CaCO3 content, soil texture, thickness of surface humic layer by easy measurement methods carried out with household tools following a strict tutorial. The aim is to build a comprehensive and diverse dataset of proxy variables, facilitating the creation of thematic soil. In addition to the short introduction of the two initiatives, our poster will highlight innovations implemented in data collection to improve the efficiency of the data cleaning process. Validation mechanisms have been incorporated to ensure the reliability of the collected data, contributing to the success not only of these citizen science programs but also of others. Our poster will showcase the outcomes of these citizen science programs, featuring: A thematic map illustrating soil microbiological activity in the spring of 2021, derived from over a thousand data points collected nationwide. A preliminary thematic map depicting key soil properties from our continually expanding database generated by the ongoing citizen science program. Acknowledgement: This work has been carried out with the support of the Hungarian National Research, Development and Innovation Office K-131820 together with MEC N-140646.
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 | 0,069 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».