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Optimising big data from citizen science projects for biodiversity research

Descrizione del progetto

Valorizzare al massimo la scienza dei cittadini in natura

La scienza dei cittadini è un termine generico utilizzato per descrivere l’impegno del grande pubblico nelle attività di ricerca scientifica. Essa comprende una serie di livelli di coinvolgimento: dall’essere meglio informati sulla scienza alla partecipazione al processo scientifico (osservazione, raccolta o elaborazione dei dati). La scienza dei cittadini può essere particolarmente preziosa per la società, l’ecologia e la conservazione. Il progetto OptimCS, finanziato dall’UE, realizzerà un flusso di lavoro per massimizzare le informazioni dei cittadini scienziati che contribuiscono alla nostra conoscenza collettiva della biodiversità. Il potere di raccolta dei dati della scienza dei cittadini è enorme, ma poiché a questo livello tale scienza rappresenta un nuovo sviluppo in ecologia e conservazione, esiste una grande inefficienza in questo processo.

Obiettivo

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.

Coordinatore

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

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Regione
Baden-Württemberg Stuttgart Stuttgart, Stadtkreis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 174 806,40