Домашнее задание №4 (массовая загрузка личных наблюдений)

Уважаемые слушатели!

Освоение модуля массовой загрузки наблюдений через сайт (браузерную версию) iNaturalist - главная задача этого домашнего задания. Прежде, чем начать это домашнее задание, вы должны сделать домашнее задание №1 (регистрация), домашнее задание №2 (тест по GBIF) и домашнее задание №3 (идентификации) .

Это домашнее задание будет трудно выполнить накануне лекции (во вторник вечером или утром в среду), поэтому не забудьте о нём в течение трёх недель. Именно столько времени вам даётся на него, поскольку ближайшую неделю в Москве погода будет еще морозной и ненастной.

1) Вам предстоит сделать несколько наблюдений (минимум 10, но лучше "с запасом") в течение одной короткой самостоятельной экскурсии. Не загружайте их на iNaturalist с помощью приложения!!! Каждому из вас предстоит освоить модуль массовой заливки наблюдений через сайт.

2) Требования к наблюдениям:

• каждое наблюдение должно быть подтверждено минимум двумя (можно больше) фотографиями одного и того же организма, которые сделаны в одном месте в одно время (т.е. подряд) - это могут быть разные ракурсы или разные органы, общий вид зарослей;
• каждое наблюдение должно быть сделано вами в период с 31 марта (четверг) по 19 апреля (вторник), архивные наблюдения не принимаются;
• каждое наблюдение не должно документировать культурные растения / домашних животных.

О том, как следует снимать разные группы живых организмов, чтобы их можно было определить, вкратце рассказано в лекции №3 осеннего семестра (c 1:14:00 и до конца лекции). Она была опубликована на нашем канале в YouTube: https://youtu.be/ak5axaF_gp8 . Этот материал вам даётся для самостоятельного освоения.

3) Далее строго следуйте инструкции в этом посте: https://www.inaturalist.org/projects/kiber-mfk-mgu-osen-2021-g/journal/58491-massovaya-zagruzka-nablyudeniy-cherez-sayt-instruktsiya . Этот же порядок действий будет описан в конце шестой лекции. Обратите внимание на проверку геоданных с помощью карты при загрузке. Это материал третьей лекции.

4) Проверка домашнего задания: в течение трёх недель преподаватели и эксперты смотрят в фоновом режиме ваши наблюдения, пишут комментарии, на которые нужно реагировать. Утром в среду 20.04.2022 формируется выгрузка (файл csv) с наблюдениями за последние три недели, в котором как минимум 10 ваших наблюдений должны будут удовлетворять следующим требованиям: сделаны в разное время в один день; иметь статус "Требуется идентификация" или "Исследовательский уровень"; дата и время загрузки с точностью до минуты совпадают (доказательство использования метода массовой загрузки); вы должны быть автором первого определения; в паспорте наблюдения отсутствуют метки использования приложений ("Это наблюдение было создано с использованием: iNaturalist iPhone (или Android) App").

5) Таким образом у КАЖДОГО слушателя МФК к лекции №9 (20.04.2022) должно быть как минимум 10 наблюдений, сделанных по правилам этого домашнего задания.

Напоминаю, что любые действия по подлогу данных (изменение даты и времени фотографий; загрузка чужих фотографий; загрузка фотографий одного наблюдения по отдельности для накрутки счётчика) легко выявляются и влекут немедленное удаление из проекта.

Домашнее задание досрочно зачтено участникам, освоившим модуль массовой загрузки самостоятельно (по итогам анализа текущей csv-выгрузки проекта):

@alexander_dashkov
@anna_solodova
@gleb_kolotygin
@ksenia_spiridonova
@maksim_sergeev
@nikolay_svirin
@vera_sokolova
@yuliya_shirobokova

Эти слушатели могут продолжать наблюдения до лекции №9 по собственному желанию и загружать их любым удобным способом.

Начинаем запоминать самые обычные растения и животных, снятых вами. Просьба постараться не фотографировать следующие виды, по которым накоплено уже больше всего студенческих данных:

Sciurus vulgaris (обыкновенная белка)
Anas platyrhynchos (кряква)
Sonchus oleraceus (осот огородный)
Pinus sylvestris (сосна обыкновенная)
Tadorna ferruginea (огарь)

Если вы их случайно на следующей неделе сфотографируете и загрузите, ничего страшного в этом нет (ни в коем случае не удаляйте эти снимки) - просто поучитесь их распознавать.

Posted on March 30, 2022 11:15 AM by apseregin