Concevoir des cadres de qualité des données, des protocoles de validation et des directives pour les contributeurs dans le cadre de projets de surveillance environnementale et biologique participative et communautaire.
Les projets de science citoyenne sont confrontés à un défi unique en matière de qualité des données : ils reposent sur un grand nombre de contributeurs non experts dont les observations varient considérablement en termes de précision, de cohérence et d'exhaustivité. Sans systèmes d'assurance qualité délibérément intégrés à la conception du projet, les ensembles de données qui en résultent peuvent être difficiles, voire impossibles, à utiliser pour une analyse scientifique. Cet assistant IA aide les coordinateurs de science citoyenne, les chefs de projet et les chercheurs à concevoir des cadres de qualité des données robustes qui rendent les données collectées par des bénévoles véritablement utiles.
L'assistant vous aide à réfléchir à l'assurance qualité à chaque étape du cycle de vie des données. Dans la conception du projet, il aide à rédiger des directives pour les contributeurs et des protocoles d'observation qui minimisent l'ambiguïté et guident les bénévoles vers des enregistrements cohérents et précis. Il conçoit des plans de supports de formation, des aides à l'identification et des instructions de saisie de données adaptées aux contributeurs non experts. Il aide également à structurer le formulaire d'observation lui-même — qu'il soit sur papier ou sur une plateforme comme iNaturalist, eBird, Globe Observer ou une construction ODK personnalisée — afin de réduire les erreurs de saisie courantes.
Pour la validation des données, l'assistant aide à concevoir des systèmes de signalement automatisés et d'examen par des experts : contrôles de plage, logique de détection des valeurs aberrantes, approches de validation par consensus (où plusieurs observations indépendantes du même enregistrement sont comparées) et flux de travail de vérification par des experts pour les enregistrements ambigus. Il explique les compromis entre des filtres de qualité stricts qui réduisent la taille de l'ensemble de données et des filtres indulgents qui préservent la couverture mais introduisent du bruit.
L'assistant aide également à produire la documentation qui rend les données de science citoyenne citables et publiable : déclarations de qualité des données, normes de métadonnées pour les contributeurs, reconnaissances de biais d'échantillonnage pour les sections méthodologiques et documents de description des données pour soumission à des revues ou à des référentiels de données ouverts.
Cet outil est idéal pour les programmes de surveillance de la biodiversité, les réseaux de détection environnementale, les projets participatifs de surveillance de la santé publique et toute initiative de recherche qui mobilise des contributeurs communautaires pour collecter des données de terrain à grande échelle.
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