Menu
Skrót klawiszowy: /
Skrót klawiszowy: /

Crowdsourcing without data bias: building a quality assurance system for air pollution symptom mapping.

Opis bibliograficzny

Crowdsourcing without data bias: building a quality assurance system for air pollution symptom mapping. [AUT. KORESP.] MARTA SAMULOWSKA, [AUT.] SZYMON CHMIELEWSKI, EDWIN RACZKO, MICHAŁ LUPA, DOROTA MYSZKOWSKA, BOGDAN ZAGAJEWSKI. ISPRS int. j. geo-inf. 2021 Vol. 10 Issue 2 Article number 46, il., bibliogr., sum. DOI: 10.3390/ijgi10020046
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
ISPRS International Journal of Geo-Information 2021 Vol. 10 Issue 2, Article number 46
Rok: 2021
Język: Angielski
Charakter formalny: Artykuł w czasopismie
Typ MNiSW/MEiN: praca oryginalna

Streszczenia

Crowdsourcing is one of the spatial data sources, but due to its unstructured form, the quality of noisy crowd judgments is a challenge. In this study, we address the problem of detecting and removing crowdsourced data bias as a prerequisite for better-quality open-data output. This study aims to find the most robust data quality assurance system (QAs). To achieve this goal, we design logic-based QAs variants and test them on the air quality crowdsourcing database. By extending the paradigm of urban air pollution monitoring from particulate matter concentration levels to air-quality-related health symptom load, the study also builds a new perspective for citizen science (CS) air quality monitoring. The method includes the geospatial web (GeoWeb) platform as well as a QAs based on conditional statements. A four-month crowdsourcing campaign resulted in 1823 outdoor reports, with a rejection rate of up to 28%, depending on the applied. The focus of this study was not on digital sensors’ validation but on eliminating logically inconsistent surveys and technologically incorrect objects. As the QAs effectiveness may depend on the location and society structure, that opens up new cross-border opportunities for replication of the research in other geographical conditions.

Open Access

Tryb dostępu: otwarte czasopismo Wersja tekstu: ostateczna wersja opublikowana Licencja: Creative Commons - Uznanie Autorstwa (CC-BY) Czas udostępnienia: w momencie opublikowania

Identyfikatory

BPP ID: (46, 47761) wydawnictwo ciągłe #47761

Metryki

70,00
Punkty MNiSW/MEiN
3,099
Impact Factor

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Informacje dodatkowe

Rekord utworzony:3 lutego 2021 13:27
Ostatnia aktualizacja:1 stycznia 2023 23:03

Informacja o ciasteczkach (tych internetowych, nie tych słodkich i chrupiących...)

Ta strona wykorzystuje pliki cookie do poprawy funkcjonalności i analizy ruchu. Możesz zaakceptować wszystkie pliki cookie lub zarządzać swoimi preferencjami prywatności. Nawet, jeżeli nie zgodzisz się na używanie plików cookie na tej stronie, to informację o tym musimy zapamiętać w formie... pliku cookie, zatem jeżeli chcesz zadbać o swoją prywatność w pełni, zapoznaj się z informacjami, jak zupełnie wyłączyć możliwości śledzenia Ciebie w internecie.

✓ Zgadzam się ✗ Nie zgadzam się