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Optimising big data from citizen science projects for biodiversity research

Description du projet

Exploiter le potentiel de la science citoyenne dans la nature

La science citoyenne est une expression large désignant l’implication du grand public dans les activités de recherche scientifique. Elle couvre plusieurs niveaux d’implication, allant de mieux s’informer sur la science à participer activement à des processus scientifiques (observation, collecte ou traitement de données). La science citoyenne peut se révéler particulièrement précieuse pour la société, l’écologie et la conservation. Le projet OptimCS, financé par l’UE, compte créer un flux de travail visant à maximiser la contribution des scientifiques citoyens à notre savoir collectif de la biodiversité. Le pouvoir de collecte de données de la science citoyenne est prodigieux, mais dans la mesure où cette discipline constitue à cette échelle un nouveau développement de l’écologie et de la conservation, le processus reste pour le moment très perfectible dans son efficacité.

Objectif

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.

Coordinateur

MARTIN-LUTHER-UNIVERSITAT HALLE-WITTENBERG
Contribution nette de l'UE
€ 174 806,40
Adresse
UNIVERSITATSPLATZ 10
6108 Halle
Allemagne

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Région
Baden-Württemberg Stuttgart Stuttgart, Stadtkreis
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
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Coût total
€ 174 806,40