Bridging Citizen Science and Expert Surveys in urban biodiversity monitoring: Insights from insect diversity in Macao
Notice bibliographique
Résumé
Urban ecosystems present unique challenges for biodiversity monitoring, demanding efficient methods to document species diversity in rapidly changing environments. This study quantifies insect diversity in Macao SAR - a hyper-urbanised region - by integrating data on 1,339 species documented in expert-led surveys and 1,012 species recorded in citizen-science observations between 2019 and 2023. Striking divergence emerged between the expert and citizen-science datasets: only 462 species (33.5% of total diversity) were detected by both groups, with experts documenting 877 unique taxa often requiring specialised collection or morphological analysis, while citizen scientists contributed 550 distinctive species through spatially explicit, image-based records. Together, these approaches achieved 96.59% estimated species coverage within five years, demonstrating that combining community-driven data with expert methods accelerates comprehensive biodiversity documentation. Citizen-science platforms played a pivotal role by providing high-resolution geotagged imagery which enabled experts to validate records and resolve taxonomic ambiguities. Meanwhile, expert surveys detected cryptic taxa overlooked by citizen scientists. The rapid species coverage achieved through this synergy highlights the transformative potential of integrated frameworks. By mobilizing the scalability of citizen science to fill spatial and taxonomic gaps, while leveraging expert precision to ensure rigour, urban biodiversity monitoring can adapt to the rapid pace of ecological change. These findings advocate for collaborative strategies that harness public participation and scientific validation to optimise conservation efforts in data-deficient and highly-stressed ecosystems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».