Facilitating Large‐Scale Bird Biodiversity Data Collection in Citizen Science: ‘Relaxed’ Point Counts for Anytime, Anywhere Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Citizen science has expanded biodiversity monitoring, yet many datasets lack standardisation in spatial and temporal coverage and survey protocols. In birds, for example, traditional point count surveys often impose strict requirements on location, timing and spacing between survey points, limiting opportunities for casual, at-ease participation in data collection. To address these constraints, this paper proposes a 'relaxed' point-count survey method to enhance accessibility and expand geographic coverage by easing these constraints. Surveys can be conducted in diverse locations, including urban areas and travel or daily-routine routes, within flexible timeframes (e.g., not only within 6 h after sunrise but also afternoon/evening) and seasons (e.g., including non-breeding periods), with adaptable spacing between points and the option for repeated counts at the same location on different days. The framework addresses spatial and temporal autocorrelation, as well as variability in observer skill and environmental conditions through statistical adjustments using random effects and covariates. Preliminary data collected opportunistically across a large area of western Canada demonstrate the feasibility of this approach, yielding cross-biome community data within a short timeframe. By engaging birdwatchers and citizens, this approach facilitates the collection of large-scale, standardised species assemblage data beyond single-species observations. This inclusive and scalable strategy offers new opportunities for biodiversity monitoring, particularly in human-modified landscapes. This inclusive and scalable framework offers new opportunities for biodiversity monitoring, particularly in urban and human-modified landscapes.
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 | 0,030 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».