越来越多的生态学论文依赖于公民科学数据，但这些应用程序上的植物识别准确率究竟如何？梅萨里奥及其同事分析了超过一万条 iNaturalist 记录，发现在最初确定物种级别的 7,000 条记录中，92% 的识别准确率达到了 XNUMX%。
该团队招募了50名专家，对西澳大利亚州的iNaturalist植物记录数据集进行分析。这些记录来自卡尔巴里、莱苏厄尔和菲茨杰拉德河国家公园，涵盖了生物多样性热点地区，其中有许多特有物种。专家们每周都会重点关注其中一个地区。
记录的准确性参差不齐，研究级记录的准确率为97%。其他需要确认的记录的准确率为88%。然而，错误往往是近乎偶然的，83%的错误属于同一属，96%的错误属于同一科。
植物种类也对准确率有影响。茅膏菜（毛毡苔）的识别准确率为99%，桉树的识别准确率为95%。这并非样本量小导致的意外结果。澳大利亚人对茅膏菜非常了解，他们已经记录了超过五百种植物。
出现错误也是完全可以理解的。Geleznowia 属的错误率高达 28.9%。直到 2020 年，Geleznowia 属的正确物种很容易猜出，因为该属只有一个物种。但 2023 年的分类学变化意味着西澳大利亚现在已确认有七个物种。
对于某些物种，鉴定结果准确但不够精确。梅萨利奥和同事发现的一个例子是莎草。很容易知道你看到的是莎草，但要确切知道是哪种莎草却很难。这种“精确度”的提升与纠正错误鉴定一样重要。
专家ID闪电战显著提升了数据质量。研究级观测数据增加了250%，专家们新增了5,000多个研究级ID，并将2,400多个粗略ID细化至物种级别。这些新的鉴定结果现在可以作为未来公民科学鉴定的参考。
这非常宝贵，因为西澳大利亚州目前尚未有完整的植物志，尽管该州已描述了约11,000种本土维管植物。对于那些野外照片稀少或质量较差的物种，iNaturalist 的植物志现在提供了一种准确呈现稀有和特有植物的方法。
该项目在此次活动期间在三个地区发现了183个新物种。这一发现对保护工作具有重要意义，因为这些新记录的物种中许多可能包括特有或分布范围有限的植物，从而能够绘制出那些容易被遗漏的物种的地图。
一些记录蕴含着惊喜，包括稀有植物分布范围的扩大，甚至可能是新物种。照片还展示了植物在压制成标本时可能丢失的特征。这意味着专家们能够纠正的不仅仅是志愿者的错误。
还有一些案例是专家纠正了与凭证标本相关的错误识别的 iNaturalist 记录；其中包括一些专家纠正自己之前的植物标本鉴定的例子，这不仅强调了专家参与 iNaturalist 的价值，也强调了现场图像作为凭证补充的重要性。
Mesaglio, T.、Shepherd, KA、Wege, JA、Barrett, RL、Sauquet, H. 和 Cornwell, WK (2025)。专家识别闪电战：一种快速、高价值的方法，用于评估和提高 iNaturalist 识别准确性、数据精度和置信度。 植物，人，行星，1-16。 https://doi.org/10.1002/ppp3.70005
封面图片：菲茨威廉河国家公园的哈克亚小径。 Canva
