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Enregistrement W7026956864

Assessing the Benefits, Challenges and Scientific Value of Community Science Programs: A Case Study Using Bumble Bee Watch

2022· other· en· W7026956864 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen scienceIUCN Red ListBiodiversityAbundance (ecology)PollinatorSpecies richnessGlobal biodiversity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are experiencing a biodiversity crisis but resources to help species are limited. Scientists are turning to community science to complement traditional scientific methods. Bumble bees (Bombus spp.) are important pollinators in temperate regions, but many are in decline, and more information is needed to conserve them. The Bumble Bee Watch (BBW) program collects this through photos submitted by volunteers and identified by experts. Yet many community science programs struggle. Chapter 2 reviews common successes and challenges, offering best practices for developing and running programs. \n \nTo determine whether BBW is filling knowledge gaps, Chapter 3 compares its data to the Bumble Bees of North America database (BBNA) over all years and 2010-2020. BBW recorded 41 species (BBNA had 48) from all parts of the continental US and Canada, confirmed persistence, and provided novel locations for species outside of and within the known extent of occurrence. BBW showed its greatest impact from 2010-2020 by contributing 25% of all records, 28% of all unique locations, and 32% new plant forage genera. \n \nBBW does not replace traditional surveys, but does complement them. Chapter 4 shows that B. pensylvanicus is critically endangered in Canada according to IUCN Red List criteria. BBW provided 20% of all B. pensylvanicus records and 36% of its sites over the 2007-2016 period assessed, and thus provided important information on its current abundance and distribution. \n \nNo experience is required to participate in BBW, but having participants able to accurately identify species is beneficial. Chapter 5 explores the percent agreement and veracity of participant species identifications compared to experts, with the average being 53% and 56%, respectively. With better educational resources, participants may be better trained to identify species more accurately. \n \nUnderstanding the motivations and insights of community science participants is important. Chapter 6 discusses the results of a BBW user and expert survey: participants want to contribute to science and save the bees, and report an increase in knowledge and skills after participating. Although areas for improvement are noted, BBW is an important tool for Bombus researchers, and demonstrates the value that community science has for species conservation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,171 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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