Quantifying the value of participatory science data for conservation decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring biodiversity can be critical for informing effective conservation strategies, but can also deplete the resources available for management actions if the time and money available for both activities are limited. Freely available participatory science data may help alleviate this issue, but only if data quality is sufficient to inform the best decisions. Our objective was to quantify the predicted outcomes of prioritizing conservation action based on regional participatory science compared to using targeted professional monitoring data. Using data from the BirdReturns program in the Central Valley of California as a case study, we prioritized properties for conservation action based on the predicted probability of detecting seven shorebird species, using a range of budgets as constraints. For prioritizations conducted using data from the professional surveys, the cost of monitoring was deducted from the total budget available for conservation action. Crowd‐sourced data performed better than professional data even before accounting for the cost of professional monitoring, and substantially better when monitoring costs were explicitly considered. The difference in performance was particularly stark at lower budgets, where the professional monitoring data consumed a substantial proportion of the budget. Synthesis and applications . Prioritizing conservation action based on high‐quality, freely available participatory science data could theoretically result in better biodiversity outcomes than paying for targeted professional monitoring, allowing managers to redistribute limited conservation resources from monitoring to action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».