Can Citizen Science learn something from Pokemon-Go?
Notice bibliographique
Résumé
Citizen science is a symbiosis between scientists and the wider public. Conventional science is based on systematic, repeated observations, and methodically testing theories in controlled experiments. NatureWatch NZ, the largest citizen bioscience platform in the country, has in 4 years attracted 0.001% of NZ’s population to record over a quarter million observations of everything from kittens, first encounters, spread of aliens, biodiversity hotspots, to forest industry compilations of biodiversity. NatureWatch NZ is running at 4-8 times the level of uptake in the American parent iNaturalist. In a parallel universe, Pokemon-Go (PG) has taken the world by storm, drawing people out of their homes, into streets and parks, in unprecedented numbers to hunt down Pokemon! We explore how digital culture advances nature conservation goals and whether gaming successfully converts that desire for discovery and primal need for adrenaline into robust data. It’s been observed that if PG fanatics were making natural history observations we would accumulate the equivalent of centuries of field data in the space of a few days! The long game is to get meaningful, enduring engagement that demonstrates market share to funders and achieves awareness of the natural world. There are inevitably hazards from anti-social behaviour and suboptimal use of technology, but the iNaturalist developers are busily refining the mobile app to attract larger numbers of those elusive adolescents with short attention spans. QuestaGame is one experimental interface endeavouring to turn nature-recording into a fun activity – with a competitive edge. Understanding and meeting the needs across a broad spectrum of potential users is critical to the value of citizen science. We analyse >270 topic, place and habitat-based Projects in NatureWatch NZ to see what is attracting people, how systematic acquisition of robust data can be made appealing while satisfying educational, science and government agency standards.
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 | 0,021 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,021 | 0,063 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,035 |
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 ».