{"id":914,"date":"2017-11-06T10:04:30","date_gmt":"2017-11-06T09:04:30","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.creamontblanc.org?p=914"},"modified":"2018-02-01T12:01:16","modified_gmt":"2018-02-01T11:01:16","slug":"les-donnees-de-sciences-participatives-sont-elles-fiables","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.creamontblanc.org?p=914","title":{"rendered":"Les donn\u00e9es de sciences participatives sont-elles fiables ?"},"content":{"rendered":"

Les donn\u00e9es scientifiques collect\u00e9es par les citoyens sont indispensables \u00e0 la recherche scientifique en \u00e9cologie. Mais sont-elles aussi fiables que les donn\u00e9es collect\u00e9es par les chercheurs ? Quelles-sont les m\u00e9thodes pour localiser les erreurs ? Marjorie Bison a pass\u00e9 au crible les donn\u00e9es d\u2019observation du CREA Mont-Blanc pour r\u00e9pondre \u00e0 ces questions.<\/strong><\/p>\n

\"Collecte
Collecte de donn\u00e9es de v\u00e9g\u00e9tation avec des volontaires <\/em><\/strong>\u00a9 CREA Mont-Blanc<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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Dans un article de f\u00e9vrier sur les Sciences participatives : histoire et avenir des donn\u00e9es<\/a> nous \u00e9voquions le questionnement sur la qualit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es. La probl\u00e9matique a le vent en poupe dans la communaut\u00e9 scientifique et de plus en plus d\u2019\u00e9quipes de recherche s\u2019y int\u00e9ressent. Les citoyens b\u00e9n\u00e9voles, parfois amateurs \u00e9clair\u00e9s, n\u2019ont pas forc\u00e9ment de formation scientifique ou d\u2019exp\u00e9rience dans la r\u00e9alisation de protocoles. Pourtant, leurs donn\u00e9es sont primordiales pour la science et de nombreuses \u00e9tudes scientifiques pointues reposent sur leur rigueur.<\/p>\n

Qu\u2019est-ce qu\u2019une donn\u00e9e de bonne qualit\u00e9 ?<\/h2>\n

Des donn\u00e9es de bonne qualit\u00e9 sont des donn\u00e9es qui ont \u00e9t\u00e9 \u00e9chantillonn\u00e9es de la m\u00eame fa\u00e7on par tous les participants, qui sont r\u00e9parties de mani\u00e8re h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne sur le territoire, qui sont en quantit\u00e9 suffisante et qui sont non biais\u00e9es, pr\u00e9cises et exactes.<\/p>\n

Biais, pr\u00e9cision et exactitude<\/h2>\n

\"Repr\u00e9sentation<\/p>\n

Repr\u00e9sentation du biais, de la pr\u00e9cision et de l’exactitude. Les croix correspondent aux donn\u00e9es estim\u00e9es alors que \u0398 correspond \u00e0 la vraie valeur du param\u00e8tre \u00e9tudi\u00e9. (a) Donn\u00e9es pr\u00e9cises et biais\u00e9es. (b) Donn\u00e9es non pr\u00e9cises et non biais\u00e9es. (c) Donn\u00e9es non pr\u00e9cises et biais\u00e9es. (d) Donn\u00e9es pr\u00e9cises et non biais\u00e9es.<\/em><\/p>\n

Le biais<\/strong> correspond \u00e0 une erreur syst\u00e9matique, c\u2019est-\u00e0-dire une erreur qui est faite \u00e0 chaque fois de la m\u00eame fa\u00e7on. Par exemple, cela pourrait \u00eatre que les scolaires \u00e9chantillonnent la date de d\u00e9bourrement toujours plus tardivement que la \u00ab vraie \u00bb date car ils ont besoin d\u2019\u00eatre s\u00fbr de l\u2019observation du stade.<\/p>\n

La pr\u00e9cision<\/strong>, c\u2019est la tendance d\u2019observations r\u00e9p\u00e9t\u00e9es \u00e0 \u00eatre dispers\u00e9es. Par exemple, les donn\u00e9es des professionnels, \u00e9tant donn\u00e9 leur exp\u00e9rience, devraient \u00eatre moins dispers\u00e9es et donc plus pr\u00e9cises que les scolaires et particuliers. Des observations r\u00e9p\u00e9t\u00e9es peu pr\u00e9cises seront tr\u00e8s dispers\u00e9es (Fig. 3).<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Repr\u00e9sentation<\/p>\n

Repr\u00e9sentation de la pr\u00e9cision dans notre cas de figure. A gauche, une tendance d\u2019avancement des dates de d\u00e9bourrement peu pr\u00e9cise (points tr\u00e8s dispers\u00e9s). A droite, une tendance tr\u00e8s pr\u00e9cise.<\/em><\/p>\n

L\u2019exactitude<\/strong>, c\u2019est la combinaison du biais et de la pr\u00e9cision. Ainsi, des donn\u00e9es exactes sont des donn\u00e9es non biais\u00e9es et pr\u00e9cises.<\/p>\n

Les donn\u00e9es du CREA Mont-Blanc<\/h2>\n

Plusieurs \u00e9tudes internationales ont montr\u00e9 que les volontaires, malgr\u00e9 des diff\u00e9rences de comp\u00e9tences, \u00e9taient capables d\u2019apporter des donn\u00e9es comparables \u00e0 celles de professionnels lorsque les protocoles \u00e9taient relativement simples. Cependant, chaque programme a ses propres caract\u00e9ristiques. Le type de protocole et de donn\u00e9es, le nombre de donn\u00e9es \u00e9chantillonn\u00e9es, la r\u00e9partition g\u00e9ographique et spatiale des donn\u00e9es varient et peuvent fortement influencer les comparaisons entre observateurs.<\/p>\n

Au CREA Mont-Blanc nous avons donc explor\u00e9 les donn\u00e9es issues de Ph\u00e9noclim<\/a>, notre programme qui surveille l\u2019impact du changement climatique sur les cycles saisonniers de diff\u00e9rentes esp\u00e8ces. Pr\u00e8s de 35 000 donn\u00e9es d\u2019observation d\u2019\u00e9v\u00e8nements ph\u00e9nologiques<\/a> ont \u00e9t\u00e9 relev\u00e9es.<\/p>\n

La pr\u00e9cision des donn\u00e9es de sciences participatives<\/h2>\n

\u00c9tudier le biais et l\u2019exactitude aurait n\u00e9cessit\u00e9 de conna\u00eetre la \u00ab vraie \u00bb valeur du param\u00e8tre \u00e9tudi\u00e9 entre les diff\u00e9rents groupes de participants (professionnels, scolaires et particuliers). Dans le cas de Ph\u00e9noclim, nous ne consid\u00e9rons pas les professionnels comme la r\u00e9f\u00e9rence donnant la vraie valeur. Ils ne sont pas \u00e0 l\u2019abri d\u2019erreurs et leurs observations varient aussi selon l\u2019observateur. Nous nous sommes donc int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 la comparaison de la pr\u00e9cision pour une observation en particulier : la date d\u2019apparition des bourgeons des arbres au printemps.<\/p>\n

Nos donn\u00e9es sont-elles fiables et de bonne qualit\u00e9 ?<\/h2>\n

Oui ! Notre \u00e9tude apporte une conclusion positive sur les projets de sciences citoyennes mais fait aussi part de l\u2019importance de collecter des donn\u00e9es de mani\u00e8re attentive, \u00e0 la fois de la part des professionnels et des volontaires. Le taux de r\u00e9tention dans le programme, c\u2019est-\u00e0-dire la \u00ab fid\u00e9lit\u00e9 \u00bb des b\u00e9n\u00e9voles, et le nombre de sites suivis ont une forte influence sur la pr\u00e9cision. Pour aboutir \u00e0 des conclusions scientifiques robustes, nous devons donc trouver des m\u00e9thodes \u2013 non pas seulement scientifique mais aussi p\u00e9dagogiques – pour impliquer plus longuement nos b\u00e9n\u00e9voles dans nos programmes ou encore augmenter le nombre de sites suivis.<\/p>\n

Voir les d\u00e9tails de l\u2019\u00e9tude dans l’article Fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es Ph\u00e9noclim<\/p>\n

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R\u00e9daction : Marjorie Bison<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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