The power of citizen science to advance fungal conservation
Notice bibliographique
Résumé
Fungal conservation is gaining momentum globally, but many challenges remain. To advance further, more data are needed on fungal diversity across space and time. Fundamental information regarding population sizes, trends, and geographic ranges is also critical to accurately assess the extinction risk of individual species. However, obtaining these data is particularly difficult for fungi due to their immense diversity, complex and problematic taxonomy, and cryptic nature. This paper explores how citizen science (CS) projects can be lever-aged to advance fungal conservation efforts. We present several examples of past and ongoing CS-based projects to record and monitor fungal diversity. These include projects that are part of broad collecting schemes, those that provide participants with targeted sampling methods, and those whereby participants collect environmental samples from which fungi can be obtained. We also examine challenges and solutions for how such projects can capture fungal diversity, estimate species absences, broaden participation, improve data curation, and translate resulting data into actionable conservation measures. Finally, we close the paper with a call for professional mycologists to engage with amateurs and local communities, presenting a framework to determine whether a given project would likely benefit from participation by citizen scientists.
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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 | 0,073 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».