Studying citizen science through adaptive management and learning feedbacks as mechanisms for improving conservation

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Abstract

Citizen science has generated a growing interest among scientists and community groups, and citizen science programs have been created specifically for conservation. We examined collaborative science, a highly interactive form of citizen science, which we developed within a theoretically informed framework. In this essay, we focused on 2 aspects of our framework: social learning and adaptive management. Social learning, in contrast to individual-based learning, stresses collaborative and generative insight making and is well-suited for adaptive management. Adaptive-management integrates feedback loops that are informed by what is learned and is guided by iterative decision making. Participants engaged in citizen science are able to add to what they are learning through primary data collection, which can result in the real-time information that is often necessary for conservation. Our work is particularly timely because research publications consistently report a lack of established frameworks and evaluation plans to address the extent of conservation outcomes in citizen science. To illustrate how our framework supports conservation through citizen science, we examined how 2 programs enacted our collaborative science framework. Further, we inspected preliminary conservation outcomes of our case-study programs. These programs, despite their recent implementation, are demonstrating promise with regard to positive conservation outcomes. To date, they are independently earning funds to support research, earning buy-in from local partners to engage in experimentation, and, in the absence of leading scientists, are collecting data to test ideas. We argue that this success is due to citizen scientists being organized around local issues and engaging in iterative, collaborative, and adaptive learning.

La ciencia ciudadana ha generado un creciente interés entre los científicos y los grupos comunitarios y los programas de ciencia ciudadana han sido creados específicamente para la conservación. Examinamos la ciencia colaborativa, una forma altamente interactiva de ciencia ciudadana, la cual desarrollamos dentro de un marco de trabajo informado teóricamente. En este ensayo nos enfocamos en dos aspectos de nuestro marco de trabajo: el aprendizaje social y el manejo adaptativo. El aprendizaje social, en contraste con el aprendizaje basado en el individuo, hace hincapié en la creación de perspectivas colaborativas y generativas y es muy adecuado para el manejo adaptativo. El manejo adaptativo integra los ciclos de retroalimentación que son informados por lo que se aprende y son guiados por medio de la toma iterativa de decisiones. Los participantes involucrados en la ciencia ciudadana son capaces de añadir a lo que están aprendiendo a través de la colecta primaria de datos, la cual puede resultar en información en tiempo real, que es generalmente necesaria para la conservación. Nuestro trabajo es particularmente oportuno ya que las publicaciones de investigaciones generalmente reportan una falta de marcos de trabajo establecidos y de planes de evaluación que estén dirigidos a la extensión de los resultados de conservación en la ciencia ciudadana. Para ilustrar cómo nuestro marco de trabajo apoya a la conservación por medio de la ciencia ciudadana, examinamos cómo dos programas promulgaron nuestro marco de trabajo de ciencia colaborativa. Además, inspeccionamos los resultados preliminares de conservación en nuestros programas de estudio de caso. Estos programas, a pesar de su reciente implementación, están mostrando promesa con respecto a los resultados positivos de conservación A la fecha, están ganando de manera independiente financiamientos que apoyan a la investigación, ganando aceptación por parte de los socios locales para participar en la experimentación y, en la ausencia de científicos prominentes, colectando datos para probar ideas. Argumentamos que este éxito se debe a que los científicos ciudadanos están organizados en torno a los temas locales y participan en el aprendizaje iterativo, colaborativo y adaptativo.

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