Scopus: 11 cites, Google Scholar: cites,
Mosquito alert: leveraging citizen science to create a GBIF mosquito occurrence dataset
Juznic-Zonta, Zivko (Centre d'Estudis Avançats de Blanes)
Sanpera-Calbet, Isis (Universitat Pompeu Fabra)
Eritja, Roger (Centre de Recerca Ecològica i d'Aplicacions Forestals)
Palmer, John R. B (Universitat Pompeu Fabra)
Escobar, Agustí (Centre de Recerca Ecològica i d'Aplicacions Forestals)
Garriga, Joan (Centre d'Estudis Avançats de Blanes)
Oltra, Aitana (Universitat Pompeu Fabra)
Richter-Boix, Alex (Centre de Recerca Ecològica i d'Aplicacions Forestals)
Schaffner, Francis (Francis Schaffner Consultancy)
della Torre, Alessandra (Sapienza University)
Miranda, Miguel Ángel (University Balearic Islands)
Koopmans, Marion P.G (Erasmus University Medical Center)
Barzon, Luisa (Università degli Studi di Padova)
Bartumeus, Frederic (Centre de Recerca Ecològica i d'Aplicacions Forestals)

Data: 2022
Resum: The Mosquito Alert dataset includes occurrence records of adult mosquitoes collected worldwide in 2014-2020 through Mosquito Alert, a citizen science system for investigating and managing disease-carrying mosquitoes. Records are linked to citizen science-submitted photographs and validated by entomologists to determine the presence of five targeted European mosquito vectors: Aedes albopictus, Ae. aegypti, Ae. japonicus, Ae. koreicus, and Culex pipiens. Most records are from Spain, reflecting Spanish national and regional funding, but since autumn 2020 substantial records from other European countries are included, thanks to volunteer entomologists coordinated by the AIM-COST Action, and to technological developments to increase scalability. Among other applications, the Mosquito Alert dataset will help develop citizen science-based early warning systems for mosquito-borne disease risk. It can also be reused for modelling vector exposure risk, or to train machine-learning detection and classification routines on the linked images, to assist with data validation and establishing automated alert systems.
Ajuts: European Commission 853271
European Commission 874735
"la Caixa" Foundation HR19-00336
Ministerio de Economía y Competitividad FECYT-9515
Ministerio de Economía y Competitividad CGL2013-43139-R
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Llengua: Anglès
Document: Article ; recerca ; Versió publicada
Publicat a: GigaByte, Vol. 2022 (May 2022) , ISSN 2709-4715

DOI: 10.46471/gigabyte.54
PMID: 36824520


13 p, 380.4 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències > CREAF (Centre de Recerca Ecològica i d'Aplicacions Forestals)
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats

 Registre creat el 2023-05-31, darrera modificació el 2024-04-02



   Favorit i Compartir