論文の概要: Citizen Science and Machine Learning for Research and Nature Conservation: The Case of Eurasian Lynx, Free-ranging Rodents and Insects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02906v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 12:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 14:57:12.540093
• Title: Citizen Science and Machine Learning for Research and Nature Conservation: The Case of Eurasian Lynx, Free-ranging Rodents and Insects
• Title（参考訳）: 研究・自然保護のための市民科学と機械学習 : ユーラシア・リンクス・フリーランディング・ダニ・昆虫を事例として
• Authors: Kinga Skorupska, Rafa{\l} Stryjek, Izabela Wierzbowska, Piotr Bebas, Maciej Grzeszczuk, Piotr Gago, Jaros{\l}aw Kowalski, Maciej Krzywicki, Jagoda Lazarek, Wies{\l}aw Kope\'c
• Abstract要約: 本稿では,自然科学と機械学習の活用の機会として,自然研究と保全に関する考察について論じる。 このパネルでは、データ準備、ラベル付け、分析のプロセスの迅速化に市民科学と機械学習を利用する機会について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9608713973182144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Technology is increasingly used in Nature Reserves and National Parks around the world to support conservation efforts. Endangered species, such as the Eurasian Lynx (Lynx lynx), are monitored by a network of automatic photo traps. Yet, this method produces vast amounts of data, which needs to be prepared, analyzed and interpreted. Therefore, researchers working in this area increasingly need support to process this incoming information. One opportunity is to seek support from volunteer Citizen Scientists who can help label the data, however, it is challenging to retain their interest. Another way is to automate the process with image recognition using convolutional neural networks. During the panel, we will discuss considerations related to nature research and conservation as well as opportunities for the use of Citizen Science and Machine Learning to expedite the process of data preparation, labelling and analysis.
• Abstract（参考訳）: 自然保護区や国立公園では、自然保護活動を支援するために技術の利用が増えている。 ユーラシアのlynx(lynx lynx)のような絶滅危惧種は、自動フォトトラップのネットワークによって監視される。 しかし、この方法は大量のデータを生成し、それを準備、分析、解釈する必要がある。 そのため、この領域で働く研究者は、この情報を処理するためにますます支援を必要としている。 1つの機会は、データをラベル付けできるボランティア市民科学者からの支持を求めることだが、その関心を維持することは困難である。 別の方法は、畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識によるプロセスの自動化である。 パネルでは,自然研究と保全に関する考察と,データ準備,ラベル付け,分析のプロセスを迅速化するための市民科学と機械学習の利用の機会について論じる。

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