VISTA GENERAL

El objetivo de MammalNet es conocer los beneficios y limitaciones del uso de la Ciencia Ciudadana para monitorear los mamíferos de Europa y aprender cómo podemos recopilar datos mejores y estimular la participación.

¿Qué es la Ciencia Ciudadana?

La Comisión Europea define la Ciencia Ciudadana como la participación del público general en las actividades de investigación científica, utilizando su esfuerzo intelectual, conocimientos, herramientas y recursos. Los participantes ofrecen los datos recopilados a través de su propia experiencia a los investigadores, que combinarán todos los datos recopilados para sacar unas conclusiones. De esta forma, la ciencia ciudadana ofrece un doble beneficio: los voluntarios consiguen nuevos conocimientos, habilidades de aprendizaje y una mayor comprensión del enfoque científico, mientras que la ciencia adquiere un enfoque democrático en la transferibilidad de conocimientos entre la ciencia y la sociedad.

¿POR QUÉ?

Las contribuciones de investigadores y ciudadanos hacen de la Ciencia Ciudadana una herramienta muy potente para tomar decisiones basadas en la evidencia en fauna silvestre.

Ciencia: Gana un conocimiento adicional para comprender mejor los problemas del mundo real sobre la fauna silvestre y la biodiversidad

Conservación: Promover la recolección de datos y la investigación para mejorar la conservación de la fauna europea

Gestión: Promover la colaboración y el conocimiento basado en la evidencia para mejorar el maejo de recursos y riesgos potenciales de la vida silvestre

Ciudadanos: Mejorar la comprención de la ciencia y la investigación mientras mejoran sus conocimientos sobre biodiversidad

¿QUIÉN?

En Ciencia Ciudadana todo el mundo puede participar, desde principiantes hasta expertos en biodiversidad. Tenemos diferentes herramientas para todos los niveles. ¡No tengas miedo de intentarlo!

¿QUÉ?

Acabamos de comenzar con la fase piloto en cuatro países, con planes de expansión:

1) Recopilación de datos de cámaras trampa y registros casuales a través de investigadores, profesionales del medioambiente y gestores de fauna silvestre.

2) Recopilación de registros casuales de todos los participantes, en un rango desde principiantes hasta naturalistas.

3) Promoción de la red de Ciencia Ciudadana a través de cursos online gratis (MOOC) y la recopilación de registros causales y de seguimiento de fauna.

¿CÓMO?

Puedes ayudar a promocionar MammalNet mediante las redes sociales, prensa, cursos y eventos. Promover el uso de apps para mejorar la cualidad y cantidad de los datos recogidos

Hemos desarrollado tres aplicaciones gratuitas que ayudan a la recolección de datos de alta calidad: iMammalia, MammalWeb y AGOUTI. Tambiés nos interesa colaborar con otras aplicaciones y proyectos como TRAPPER y Observado, con objetivos fijados. Por favor póngase en contacto para más información.

¿CUÁNDO?

PRIMERA FASE (Países piloto) / Octubre de 2019

  • Lanzamiento público de MammalNet
  • Reuniones de investigadores de grupos de interés o potenciales participantes
  • La participación ciudadana y recolección de datos comienzan en los cuatro países piloto: España, Alemania, Polonia y Croacia

FASE DE EXPANSIÓN (Embajadores) / Mayo 2020

  • Toda Europa está invitada a unirse al proyecto. Julio de 2020
  • Rueda de prensa sobre el balance de resultados

Mayo de 2021

  • Balance final de los resultados

Los objetivos específicos son:

  • To engage citizen scientists in collecting data on geographic distribution and abundance of mammals in Europe using modern Information Technology (IT) systems, such as web-platform, tablets, smartphones or other devices.
  • To implement an EU-wide CS project with harmonized tools and methods.
  • to propose and implement a method to assess the quality of data collected by citizen scientists on geographic distribution and abundance of wild boar population and to compare them with professionally collected data
  • to assess the feasibility of applying CS in monitoring wild animals at European scale, and to provide insight on potential limitations, advantages and added values, and best practices fostering data quality and participation. At the end, by developing pilot experiences.