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Enregistrement W6911190021 · doi:10.5281/zenodo.10972558

The community-based environmental monitoring systems as part of the research infrastructures underpinning the management of the coastal ecosystems towards the 2030 goals: the case of the citizen science observatory MINKA

2024· article· en· W6911190021 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDIGITAL.CSIC (Spanish National Research Council (CSIC)) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen scienceConvention on Biological DiversityObservatoryBiodiversitySustainable developmentUnderpinningComplementarity (molecular biology)Ocean observations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MINKA citizen science observatory is a community-based platform dedicated to the environmental data collection as a contribution for the SDGs achievement. MINKA gathered data of coastal areas around the world of trained volunteers, currently about biodiversity, through geolocalized images uploaded by citizens.The photos are validated by means of a three stages process certified by experts toward the taxonomic identification; eventually the confirmed species and genera are available to users through data information facility infrastructures, such as Global Biodiversity Information Facility (GBIF). At the moment the MINKA platform is under an ongoing process improving the parameters according to the Essential Ocean Variables (EOVs) defined by the GOOS fundamental for assessments and saveguard ocean health. The integration of the citizen observatory MINKA with the research infrastructures of the MINKE, EU funded project focused on metrology research infrastructures to propose an innovative framework of ‘quality of oceanographic data’, underlined the complementarity of the citizen science data bringing completeness to the accuracy of the metrology research infrastructures of MINKE. Furthermore, the current requirements to fulfil the coastal ecosystem management plans, the international agreements, the United Nations Sustainable Development Goals or the Kunming- Montreal Global biodiversity framework of the Convention on Biological Diversity (CBD) requirements are asking for data and citizen science programs are contributing to essential biodiversity variables (EBV), essential ocean variables (EOV) and for SDGs as an important data source for new and non-traditional data (Chandler, M. et al, 2017; Fritz, S. et al., 2019; Woods, S.M., 2022). Recently MINKA has been included into the UN Acceleration Actions for SDGs platform due to the contributions to the Agenda 2030, mainly SDGs 11, 14, 15 and 17.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,112 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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