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Optimising big data from citizen science projects for biodiversity research

Descripción del proyecto

Aprovechamiento de la ciencia ciudadana en la naturaleza

«Ciencia ciudadana» es un término genérico que se utiliza para describir la implicación global del público en actividades de investigación científica. Incluye un amplio abanico de grados de implicación: desde estar mejor informado sobre cuestiones científicas, hasta la participación en el proceso científico (observación, recopilación o tratamiento de datos). La ciencia ciudadana puede resultar especialmente valiosa para la sociedad, la ecología y la conservación. El proyecto financiado con fondos europeos OptimCS establecerá un flujo de trabajo para impulsar al máximo la información con la que los científicos ciudadanos contribuyen a nuestros conocimientos colectivos sobre la biodiversidad. La capacidad de recopilación de datos de la ciencia ciudadana es enorme, pero, dado que a esta escala la ciencia ciudadana representa un desarrollo reciente en los campos de la ecología y la conservación, este proceso está asociado con una gran ineficiencia.

Objetivo

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.

Coordinador

MARTIN-LUTHER-UNIVERSITAT HALLE-WITTENBERG
Aportación neta de la UEn
€ 174 806,40
Dirección
UNIVERSITATSPLATZ 10
6108 Halle
Alemania

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Región
Baden-Württemberg Stuttgart Stuttgart, Stadtkreis
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 174 806,40