Data and code supporting 'Strengths and limitations of using participatory science data to characterize a wildlife mass mortality event'
Notice bibliographique
Résumé
About this repositoryCitation:This repository can be cited as: Taylor, L.U., Barychka, T., McKeon, S., Bartolotta, N., Avery-Gomm, S. 2024. Strengths and limitations of using participatory science data to characterize a wildlife mass mortality event. FigShare. 10.6084/m9.figshare.25499647 This repository contains all data and code necessary to generate manuscript results and figures associated with the following peer-reviewed publication:Taylor, L.U., Barychka, T., McKeon, S., Bartolotta, N., Avery-Gomm, S. 2024. Strengths and limitations of using participatory science data to characterize a wildlife mass mortality event. Ecosphere.10.1002/ecs2.70051 Instructions:Data was sourced from Avery-Gomm et al. (2024), "Wild bird mass mortalities in eastern Canada associated with the Highly Pathogenic Avian Influenza A(H5N1) virus, 2022." While the data is included in this repository to facilitate replication of our analyses, those wishing to obtain the original HPAI mortality dataset from Avery-Gomm et al., (2024) should download it directly from their Figshare repository, not from this repository.To generate the manuscript results and figures, execute the analysis.r script. Figures and output files will be saved to the repository working directory. Supplementary comparisons with 2023 iNaturalist data (not presented in the manuscript) can also be generated by executing supplementary_analysis_2023_comparison.rData (in the Data/ directory):ne_50m_ocean (shapefiles for global coastline from Natural Earth Repository)Avery-Gomm_2024_DataS1.xlsx (ScenarioB_1day_1km dataset from [Avery-Gomm et al. 2024] obtained from DOI: 10.6084/m9.figshare.24856869)Clements-v2023-October-2023.csv (Clements/eBird avian taxonomy from Clements et al. 2023)iNaturalist_2022_observations-287490.csv (2022 iNaturalist mortality records from iNaturalist Project: HPAI | Dead birds in Eastern Canada during the 2022 HPAI outbreak, queried 2023-01-06)iNaturalist_2023_observations-407982.csv (2023 iNaturalist mortality records from iNaturalist Project: HPAI | Dead birds in Eastern Canada 2023 comparison, used in supplementary comparisons not presented in the manuscript, queried 2024-03-05)iNaturalist_2022_AllObservations.zip (All 2022 iNaturalist observations from the study area from iNaturalist Project: https://www.inaturalist.org/projects/eastern-canada-inat-reports, used for comparisons between iNaturalist mortality data and baseline reporting patterns)observation_blacklist.txt (The ID of "Needs ID" records from the iNaturalist source project that feature only photos of individual bleached bones deemed too old for our study)taxon_correction_dictionary.csv (manually assigned taxon dictionary to make comprehensive/iNaturalist records Clements-compliant)taxon_groupings_dictionary.csv (manually assigned taxon dictionary to assign general common name taxonomic groupings)gpw_v4_population_density_rev11_2020_15_min.tif (Study area population raster data from SEDAC 2020 Gridded Population of the World v4.11 dataset)Software requirementsScripts are written for R v4.3.2. See scripts and manuscript for packages and software citations.Required R packages can be installed in R with: install.packages(c("tidyverse", "readxl", "sf", "adehabitatHR", "ggtext", "patchwork", "terra"))
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 | 0,032 | 0,312 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,636 | 0,329 |
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 ».