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Enregistrement W4392709749 · doi:10.3390/su16062333

Citizen Science for Environmental Monitoring in the Eastern Region of Bolivia

2024· article· en· W4392709749 sur OpenAlexfundno aff
Oswaldo Maillard, Gilka Michme, Huáscar Azurduy, Roberto Vides-Almonacid

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionGovernment of Canada
Mots-clésGeographyDeforestation (computer science)Citizen scienceWetlandThematic mapPopulationBiodiversityEnvironmental resource managementWater resourcesEnvironmental protectionEnvironmental planningSocioeconomicsCartographyEcologyEnvironmental scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The eastern region of Bolivia is of high conservation interest due to the presence of the Chiquitano Dry Forest, Dry Chaco, Pantanal and Cerrado ecoregions. However, this region is under high pressure from various anthropogenic threats, which requires continuous monitoring. An alternative for this monitoring is the use of mobile applications designed under the concept of citizen science, in which local stakeholders are part of the process of obtaining information and finding solutions to environmental problems in their territories. The main objective of this study was to evaluate the information obtained during environmental monitoring with a citizen science approach in the eastern region of Bolivia. We developed a public electronic form for the ArcGIS Survey123 mobile application to capture spatial data of nine thematic variables. Between 2021 and 2023, we conducted 16 training courses in 12 population centers, with attendees from 98 communities in 6 municipalities in the region. A total of 360 volunteers from different sectors participated in the training, including technicians from public and private institutions, park rangers, community representatives and citizens. We obtained a total of 379 records, of which 70.4% were recorded near communities and the rest within protected areas. The results were reclassified and grouped into three clusters: human activities, water resources and biodiversity. In the human activities cluster, the categories with the highest number of records were wildfires and deforestation. In the water resources cluster, the categories with the most records were cattle waterholes and streams, but one of the most notable records was the reduction of wetlands in a sector of the Bolivian Pantanal. In the biodiversity cluster, the main reports were for mammals, and among the most notable records obtained were the footprints of the jaguar (Panthera onca). This monitoring tool made it possible to generate and use high-quality information in different sites in the eastern region in almost real time, which could help strengthen the interactions and relationship with users in environmental dialogue and governance processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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