Projektbeschreibung
Die Vorteile der Bürgerwissenschaft für die Natur ausschöpfen
Bürgerwissenschaft ist ein weit gefasster Begriff, der die Beteiligung der Bevölkerung an wissenschaftlichen Forschungsaktivitäten bezeichnet. Sie umfasst verschiedene Stufen der Beteiligung – vom Wissenserwerb über wissenschaftliche Themen bis hin zur Mitwirkung am wissenschaftlichen Prozess (Beobachtungen, Erfassung/Bearbeitung von Daten). Die Bürgerwissenschaft kann im Hinblick auf Gesellschaft, Ökologie und Naturschutz von besonderem Nutzen sein. Das EU-finanzierte Projekt OptimCS wird Arbeitsläufe etablieren, um den Wert der Informationen zu maximieren, die Amateurwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler zu unserem kollektiven Wissensfundus über die biologische Vielfalt beitragen. Die Datenerhebung durch die Bürgerwissenschaft birgt ein enormes Potenzial. Da die Bürgerwissenschaft auf dem Gebiet der Ökologie und des Naturschutzes in dieser Größenordnung allerdings noch relativ jung ist, bestehen noch zahlreiche Ineffizienzen, die es zu beseitigen gilt.
Ziel
Citizen science – research conducted in whole or in part by people for whom science is not their profession – is increasingly valuable for society, ecology, and conservation. Natural resource and landscape management based on the best available science is increasingly relying, at least in part, on citizen science data to make informed and adaptive decisions supporting biodiversity conservation . The data collection power of citizen science is enormous, but as citizen science at this scale is a new development in ecology and conservation, there is a great deal of inefficiency in this process. The largest inefficiency is that, to this point, the most ‘successful’ citizen science projects generally have a haphazard sampling regime replete with redundancies and gaps in the associated citizen science data. Can we direct this enormous amount of effort more efficiently? What steps can be taken at the upstream portion of citizen science projects to maximise efficiency of analyses with downstream datasets? This project will build a workflow which allows us to maximise the information content that citizen scientists contribute to our collective knowledge of biodiversity by developing algorithms that predict the highest ‘valued’ sites in time and space for biodiversity sampling by citizen scientists which leads to more efficiently directing effort in space and time.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
6108 Halle
Deutschland