Inconspicuous taxa in citizen science-based botanical research: actual contribution, limitations, and new opportunities for non-vascular cryptogams
Notice bibliographique
Résumé
Citizen science (CS) has gathered an impressive wealth of open biodiversity data over the last decade, with demonstrated significant scientific contributions in biology and conservation science. However, the contribution of CS in botanical research, and more particularly regarding inconspicuous taxonomic groups such as cryptogams remains largely unexplored. Here we assess the current status and contribution of CS in botanical research, with a special focus on non-vascular “cryptogams” (bryophytes, lichens, fungi, and algae). We conducted a literature review for the period 2012 to 2022 to synthesize the use of CS in botanical studies. We found an increasing trend in the use of CS for botanical research (average annual increase of ∼40%), although highly biased towards vascular plants (246 papers). Cryptogams remained strongly underrepresented (58 papers), although receiving slightly growing attention since 2018. The inconspicuousness nature, high diversity, challenges with species identification, and low public perception of cryptogams not only restrict the contribution made by non-experts but raise concerns about the reliability and robustness of generated data. This is fueled by the scarcity of foundational methodological studies in cryptogams, which seems to undermine the scientific confidence in engaging volunteers for their research or using open data from CS platforms and tools. Despite this, our review showed a gradual adoption of CS approaches for cryptogam research, which is particularly led by mycologists. We highlight the versatility and potential of CS approaches for advancing cryptogam knowledge across various research subjects at spatial and temporal scales otherwise unfathomable by researchers, and provide insights on the opportunities of application and possible solutions to the discussed limitations. We hope our work motivates mycologists, phycologists, bryologists, and lichenologists to further embrace CS, and increase public awareness on these highly sensitive and ecologically important taxa.
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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 | 0,096 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».