Improving digital citizen science by learning from volunteer practices in biodiversity monitoring
Notice bibliographique
Résumé
<b>This summary report offers citizen science practitioners research insights and recommendations for community engagement in support of the ongoing transition to digital citizen science.</b>Over 50% of biodiversity records submitted to Australia’s national biodiversity database (the Atlas of Living Australia) are contributed by volunteer citizen scientists. Most of these records are generated through “contributory” citizen science programs, in which research design, data analysis, dissemination, and other practices are the responsibility of the organizing institutions, while volunteers are invited to primarily contribute data. These citizen science programs are increasingly using digital tools - such as smartphone apps and web portals - to facilitate data collection by volunteers.It is critical to the success of these programs to understand the experiences of citizen scientists in engaging with biodiversity and contributing to monitoring through such digital tools. This can help inform program design to improve participation and increase data quantity and quality, supporting the conservation of Australia’s biodiversity.This social science research project asked:What are the knowledge practices of biodiversity citizen scientists (do they ‘just’ collect data in contributory citizen science)?In what ways are digital technologies re-shaping the participation of volunteers?How do volunteers care about and for the digital data they produce?The research investigated two contributory biodiversity citizen science programs in Australia: one in which volunteers are invited to monitor frog populations and the other, the breeding success of birds. Both programs have run for over 20 years and have shifted from analogue technologies (such as cassette recordings and pen-and-paper surveys) to digital surveys for data collection (smartphone app and website portal). Nowadays, both programs also offer digital training to volunteers.<b>Cite as:</b> Gonzalez Canada, D., Lavau, S. and Williams, K.J.H. (2024) <i>Improving digital citizen science by learning from volunteer practices in biodiversity monitoring </i>(Technical Report No. 24.8). Melbourne Waterway Research-Practice Partnership. http://doi.org/10.26188/28636739
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».