Community science for assessing the vulnerability of freshwater ecosystems: Water quality monitoring, restoration, and outreach by young naturalists in Nova Scotia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Community science models that complement formal scientific investigations are valuable tools for addressing gaps in knowledge and engaging the community. Freshwater quality monitoring and vulnerability assessment, for example, are essential for conserving freshwater ecosystems, but often suffer from limited resources. While municipal programs focus on priority areas, community-based models can improve overall coverage both spatially and temporally. As an example of how community science initiatives centered on freshwater ecosystems enhance monitoring capacity, we present the case of the Young Naturalists Club (YNC) in Nova Scotia, Canada. The YNC's Nature Guardians program involves youth aged 10-14 in water monitoring, restoration, and outreach activities within Shubie Park, in Dartmouth, Nova Scotia. Between 2018 and 2021 the Nature Guardians collected water monitoring data at multiple park locations, and shared findings with city authorities and the Atlantic Water Network. In response to high bacteria counts, and concerns over nutrient influxes, the group's 2021-2023 restoration efforts have aimed to improve water quality, focusing on native plantings and outreach signage. This type of community-based monitoring offers several advantages, including local site selection based on community concerns, the potential for low-cost long-term monitoring, and community engagement. While a community-based monitoring model presents certain challenges including data standardization and verification, it offers a broader reach and can produce high-quality data when appropriate protocols are followed. This case underscores the potential of a community-based water quality monitoring approach and highlights the potential for community science to augment existing assessment structures, ultimately contributing to more resilient and sustainable freshwater ecosystems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle