Integrating citizen science data into European legislation: a critical examination of the pathway from data to policy.
Notice bibliographique
Résumé
The current environmental urgency means that we need data on the ocean, to understand its changes and potential solutions. Although citizen science data have been identified as a potential contribution to meeting international requirements (Fraisl et al., 2020; Fraisl et al., 2023; Danielsen et al., 2024), there is still a long way to go. The reporting requirements of official monitoring programmes, e.g. under MSFD 2008/56 EC or WFD 2000/60 EC, are still reluctant to integrate citizen science data, while some successful experiences at national level are already in place (e.g. descriptor 10 MSFD). On the other hand, due to the establishment of data libraries for the digital twin of the ocean there is an urgent requirement for data, including citizen science. Furthermore, consolidated structures are gathering and validating citizen science data, such as specialised structures such as the MINKA citizen science observatory, or international aggregators such as EMODnet and GBIF. However, there are still some gaps in the data pipeline from data to policy mainly for the data citation and data providers acknowledgement. Despite significant data collection efforts and standardization initiatives, achieving consistent data quality remains challenging in citizen science due to diverse stakeholder requirements and varying accuracy levels across projects (Balázs et al, 2021; European Commission, 2021). However, several European-funded projects are currently working on data validation, accreditation and data provider recognition such as MINKE Project (Metrology for Integrated Marine Management and Knowledge-Transfer Network), ENFORCE (Empowering Citizen for Environmental Action), Guarden (safeGUARDing biodiversity and critical ecosystem services across sectors and scales) and Marine biodiversity monitoring harmonisation. Nevertheless, in order to achieve official recognition of citizen science, it is essential that international, European institutions and Member States facilitate its integration into monitoring programmes and environmental agreements within the regulatory framework. The research infrastructures could have the potential to facilitate data accreditation for end-users in terms of the data management processes. A showcase of best practices on how citizen science can shape environmental compliance supporting legislative requirements will be provided, focusing on both realised benefits and untapped potential. ReferenceB Balázs, P Mooney, E Nováková, et al, 2021, Data Quality in Citizen Science Chapter 8 in K. Vohland et al. (eds.), The Science of Citizen Science, https://doi.org/10.1007/978-3-030-58278-4_8Danielsen, F, Ali, N, Andrianandrasan, H.T., et al, 2024. Involving citizens in monitoring the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. Nat Sustain (2024). https://doi.org/10.1038/s41893-024-01447-yEuropean Commission: Joint Research Centre, Mitton, I., Tricarico, E., Schade, S., Lopez Canizares, C. et al., Data-validation solutions for citizen science data on invasive alien species, Publications Office of the European Union, 2021, https://data.europa.eu/doi/10.2760/694386Fraisl, D, Campbell, J, See, L, et al., 2020. Mapping citizen science contributions to the UN sustainable development goals. Sustainability Science, 15(6): 1735–1751. DOI: https://doi.org/10.1007/s11625-020-00833-7Fraisl,D, See, L, Campbell, J, et al, 2023, The Contributions of Citizen Science to the United Nations Sustainable Development Goals and Other International Agreements and Frameworks Citizen Science: Theory and Practice 8 (1): 27. DOI: 10.5334/cstp.643
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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 | 0,317 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,037 |
| Communication savante | 0,053 | 0,066 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,026 |
| 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 ».