10 recommendations for strengthening citizen science for improved societal and ecological outcomes: A co-produced analysis of challenges and opportunities in the 21 <sup>st</sup> century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Citizen science plays an increasingly important role in generating scientific knowledge and supporting environmental and social action. However, its potential to address complex global challenges remains underutilised. This study explores how to improve citizen science by involving the public in all stages of scientific research. Using participatory research methods, we conducted online surveys and group discussions with researchers, citizen scientists, and Indigenous people. Thematic coding was used to identify key challenges, opportunities, and best practices to enhance citizen science initiatives. Additionally, nine case studies were reported using the Standardised Data on Initiatives (STARDIT) reporting tool. The study identifies key strategies for enhancing participant engagement and retention in citizen science initiatives. Findings underscore the importance of inclusive, evidence-informed approaches such as targeted outreach, fair compensation, tailored support, and co-creation practices. Ensuring data quality and fostering trust require adherence to FAIR data principles, transparent validation and sharing processes, and the establishment of ethical research partnerships. Persistent challenges include short-term funding, which undermines long-term project sustainability, and the lack of centralized support for ethics and project management. Formal recognition of citizen scientists through co-authorship, standardized training, and professional development opportunities can further strengthen involvement and build capacity. Finally, emerging technologies—including AI and open data platforms—present opportunities to scale and improve efficiency, provided they are implemented with appropriate ethical safeguards and investment. Drawing together these insights, we provide 10 actionable recommendations for citizen science in the 21 st century. These highlight the importance of embedding citizen science in national research infrastructure, education, and policy, alongside consistent evaluation and reporting, to improve its inclusivity, longevity, and impact. We conclude by arguing that as the world confronts climate change, public health crises, and biodiversity loss, broader public involvement in science is key for equitable, efficient and evidence-informed responses.
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 | 0,209 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,039 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».