A tudománymetriáról 3. Bonyodalom az idővel

Ha egy magasugró az egyik évben bajnok lesz, a következőkben viszont rendre leveri a legalacsonyabbra tett lécet, akkor az egykori elsőből minden további nélkül lehet utolsó. A tudomány azonban másképp működik. A tudománymetriai jóságnak van egyfajta "tehetetlensége": a mérhető eredmények és a jutalmazás nem azonnal a publikáció megjelenése után jelennek meg, és ha maga a tudományos munka meg is szakadna, a mutatók még jó ideig (sőt, igazából az örökkévalóságig - amennyiben a tudomány azt megéri) növekednének. Egy átlagos ökológiai cikk több év, akár több évtized munkáját tartalmazza, és gyakran bírálati és szerkesztői munka átfutási ideje is több egy évnél. Onnantól, hogy megjelent, folyamatosan jönnek rá a hivatkozások. Így aztán akinek sok cikke van a múltból, annak az éves idézettsége akkor is magasabb lehet, ha egy gombot nem nyom le a billentyűzeten soha többé, mint aki az első publikációin dolgozik éjt nappallá téve. Ez egy nyilvánvaló torzítás, de indirekt módon hasonlóan torzítja az idő az írt publikációk számát is. Aki már régóta van a szakmában, annak kiterjedtebb a kapcsolati hálója, gyakran befolyásosabb pozícióban is ül, ezért ilyen-olyan módokon bekerülhet cikkekbe szerzőként, így néha "lepottyan" neki némi felmutatható eredmény relatíve kevés munkával is. Ha más nem, az évek alatt megszerzett rutinnal kisebb energia-befektetéssel ír egységnyi mennyiségű cikket, mint a pályakezdők. Felmerül az igény, hogy valamilyen módon standardizálni kellene a szakmában töltött idővel a tudománymetriai mutatókat. De mi legyen ehhez az "alapvonal"? Mit tekintsünk a szakmába lépés dátumának? A diploma megszerzésének az idejét? Rögtön kérdések hadába ütközünk: BSc vagy MSc diploma? És aki diploma előtt is publikált? És aki a diplomával először kipróbálta magát máshol, és utána ment csak kutatónak? Vagy aki több diplomával is rendelkezik? Vagy nem a tudományos szakterületén szerzett diplomát? Könnyen beláthatjuk, hogy a diploma megszerzése gyenge támpont. Egy másik lehetőség az első publikáció megjelentetésének ideje. Ez logikusnak hangzik, hiszen vehetjük úgy, hogy ezzel lép ki a kutató a tudomány porondjára. Sajnos azonban ez is csak a mesében ilyen egyszerű, és ezt a saját példámmal vagyok kénytelen illusztrálni. A vizsgált platform pedig a tudomanymetria.com (már nem frissül), illetve az újabb verziója, a scientometrics.org. A régebbi verzió a diplomaszerzés idejéhez, az újabb az első publikációhoz viszonyít. Mindkét rendszer az azonos kezdőévvel rendelkező kutatókat rangsorolja, majd a sorrendben elfoglalt hely szerint decilisekbe osztályozza őket. Így a D1-be a felső 10%, a D2-be a 10-20%, stb. kerül. Vizsgálható a kezdőév óta eltelt évek során változó pozíció is. A scientometrics.org és az általa alkalmazott alapelvek láthatóan egyre fontosabbá válnak a hazai tudományos értékelésben, noha bőséggel illette őket már kritika.

Azok közé tartozom, akik nagyon-nagyon korán, egész kicsi gyerekként eldöntötték, hogy mivel szeretnének foglalkozni. Középiskolásként már folytattam diákkutatásokat, tanulmányi versenyeken is gyakran szerepeltem. Ekkor kerültem kapcsolatba a hozzám hasonlóan motivált diákokat összefogó "Kutdiákkal", vagyis a Kutató Diákok Országos Szövetségével, illetve a későbbi egyetemi témavezetőmmel is már bőven gimnazista koromtól együtt dolgoztam. A diákkori kutatási témám a hazai levendulaültetvények gyomvegetációja volt, ezeket Pannonhalmán és Tihanyban vizsgáltam. Az első "éles" (tehát nem tanulmányi verseny) konferenciaszereplésem elsős egyetemista koromban történt egy németországi gyombiológiai konferencián. A szervezők lehetőséget adtak arra, hogy a bemutatott prezentációk anyagát egy bírálati procedúra után cikk formájában is megjelentessük egy impakt faktoros lapban (igaz, az IF egész alacsony volt). Én éltem ezzel a lehetőséggel, így 2006-ban, elsős egyetemistaként megjelent az első impakt faktoros cikkem. (Akkor még az impakt faktort fetisizálta a tudománymetria.) Elismerem, ez a cikk még eléggé "zsenge"; habár a hasonló színvonalú lapokban, sőt, ennél jobb mutatókkal rendelkező MDPI lapokban ma is jelennek meg ilyesmik. Nem is csodálom, hogy eddig alig idézték. "Hivatalosan" azonban nem ez az első cikkem, ugyanis a 2005/2006-os télen a Mecsekben megtaláltam a babérboroszlán kivadult példányait, és ebből írtam egy apró közleményt a Kitaibeliába. A lapnak azonban a 2005-ös száma késett, ezért végül a 2006-ban beküldött cikket is a 2005-ös kiadványban jelentették meg. Ezek után 2008-ban és 2009-ben jelent meg három cikkem, egyben elsőszerző, kettőben társszerző vagyok - mind hazai, impakt faktor nélküli folyóiratban, tehát mai szemmel viszonylag "súlytalan" publikációk, de akkor a hallgatók szintjén kevesek büszkélkedhettek ilyenekkel. Ha tehát az egyetemi éveimet figyeljük, akkor három elsőszerzős és két társszerzős cikkel szereztem meg a diplomámat. (Csak mellékesen jegyzem meg, hogy ezekre a kutatásokra csak igen-igen ritkán kaptam pénzt, jobbára magam fizettem minden utazást, kivéve a konferenciarészvételeket.) Összehasonlításképpen, a tipikus fiatal kutató, ha időben kezd szakdolgozni, akkor jó esetben 1-2 (inkább társszerzős) cikkel a tarsolyában jelentkezett PhD-zni akkortájt...

A scientometrics.org szerint tehát az én kezdődátumom 2005, ekkor én 19 éves voltam. Az ezutáni 5 évemet hallgatóként töltöttem, amikor egyáltalán nem várta el senki tőlem a publikálást. A cikkeim csak önszorgalomból és érdeklődésből fakadó bónuszok voltak, még az egyetemi életben sem láttam látványos hasznukat. Utána 3 évig voltam doktorandusz hallgató, majd újabb 3 év múlva, 2016-ban védtem meg a doktorimat. Doktoranduszként, illetve később megfizetett kutatóként elvárt, hogy az ember publikáljon, lehetőleg nemzetközi szinten, de ehhez általában a körülmények is nagyságrendekkel alkalmasabbak, mint hallgatóként. Pl. sokkal több ideje van rá, hiszen a kutatás az elsőszámú feladata, általában jobban elérhetőek a műszerek, laborok, kutatási pénzek... Ha valaki tehát a publikációs tevékenységet 2005-ben kezdte el, mondjuk 28 éves doktoranduszként egy másoddiploma után, és olyan intenzitással csinálja azóta is, ahogyan én a doktori megszerzése óta, az engem "simán ver" a scientometrics.org rangsorában. A korai cikkeimre ugyanis kevés idézetet kapok, így azok csak rontanak a mutatóimon. Hiába, hogy azok a cikkek egy olyan időszakból származnak, amikor még csak igen kevesek publikálnak. A rendszer nem veszi figyelembe, hogy az egyik kutató önszorgalomból, hobbiból, írja első cikkeit, nem ritkán saját zsebből fizetve minden kutatási költséget, a másik meg fizetésért, projektpénzből. A tudomanymetria.com-on két decilis kategóriával magasabban voltam, mint a scientometrics.org-on... Ám ha az egyetem során megjelent cikkeimet és az azokra érkezett hivatkozásokat letagadhatnám, akkor lényegesen javíthatnék a helyezésemen. Ezt nonszensznek tartom.

Minden értékelési rendszernek vannak kedvezményezettjei és kárvallottjai. A kedvezményezettek a bemutatott rendszernél azok, akik későn kezdtek el publikálni, azóta viszont többé-kevésbé folyamatos aktivitással csinálják. Az átlagos kutatók valószínűleg ilyenek, továbbá "még ilyenebbek" azok, akik már szereztek valamilyen, a tudományban is hasznosítható munkatapasztalatot más területen, és csak később kezdtek kutatói pályát. A kárvallottak pedig a korán jelentkező tehetségek, akiknek a hallgatói aktivitása, ami akkor kiemelkedővé tette őket, ma a hátrányukra válik, mert aránytalan versenybe helyezi őket. Hogy ilyen személyből mennyi van, azt a Kutdiák szövetség léte is illusztrálja: kimutatható számban vannak diákok, akik nagyon korán lépnek tudományos pályára, és gyakran később is sikeresek ezen a területen. Nagyon sok mostani pályatársamat (köztük többen ma is a szakmai legjobbjai közé tartoznak) még diákként ismertem meg. Rájuk nézve az első publikációhoz mérni az értékelés kezdőévét kifejezetten hátrányos, és ez a tudományra nézve kontraproduktív. Egyáltalán nem ösztönző ugyanis a szárnyukat bontogató fiatal kutatók felé az a tudat, hogy olyanokkal szerepelnek majd azonos összehasonlításban, akik sokkal jobb kutatási körülményekkel rendelkeznek, még ha tudásban, kreativitásban, motivációban éppen fordított is a reláció. Összességében pedig ez a tudomány utánpótlását gyengíti. Az vitán felül áll, hogy egy kutatónak sem abból kell "megélnie", hogy egyetemistaként milyen tehetségesnek számított. Az viszont, hogy a hallgatói évei is ugyanolyan súllyal essenek latba, mint a későbbiek, amikor már "főállású" kutató, torz értékeléshez vezet. Sokkal korrektebbnek tartanám, ha ez a kezdődátum nem lehetne korábban, mint pl. az első MSc diploma megszerzésének vagy az első PhD megkezdésének éve.

A kezdődátumokhoz való bármiféle viszonyítás azonban más társadalmi csoportokat is súlyos hátrányba helyez: ők azok, akik néhány évre felfüggesztik a tudományos pályát, vagy csökkent aktivitással művelik azt. Mindenekelőtt a gyermeket nevelő, GYES/GYED/CSED-en lévő szülőkre gondolok. Teljességgel méltánytalannak tartom, hogy ugyanabban az összehasonlításban kell helytállnia egy családanyának 0-6 éves gyerekekkel mindenféle korrekció nélkül, mint egy gyermektelen pályatársának. Ez a kritika kifejezetten a tudomanymetria.com-ot és a scientometrics.org-ot érinti, mert egyébként szerencsére sok pályázat esetén legalább a pályázási korhatárt kitolják gyermekenként +2 évvel.

Elismerem, hogy a fenti problémákra igen nehéz minden lehetséges esetet kielégítő pontrendszert megalkotni. A javaslatom azonban, hogy ne is tegyünk úgy, mintha... Semmiképpen se alkalmazzuk a tudomanymetria.com vagy a scientometrics.org által kihozott sorrendeket, illetve az általuk követett elveket automatikusan. Bár az egyszerűségük vonzó, túl sok elhanyagolással, igazságtalansággal járnak.

A nevezett értékelő platformok a tavalyi OTKA-eredmények kapcsán váltottak ki nagy visszhangot a tudományos közösség részéről, ez a sajtóban is megjelent. A rendszer számos hiányosságáról írt Kamarás Katalin és szerzőtársai a Magyar Tudományban, de szólt erről konferencia is, valamint jelent meg több véleménycikk. A tudományos közösség általánosságban óva int a tudomanymetria.com leegyszerűsítő használatától (s ez minden bizonnyal a scientometrics.org-ra is érvényes).

FRISSÍTÉS: A bejegyzés közzététele után számos ismerősöm jelezte, hogy korai, hallgatókori munkásságának betudhatóan szintén alacsonyabb mutatókat ért el a scientometrics.org-on. Mindannyian tehetséges, a kutatómunkában kortársaikat megelőző személyek...

A tudománymetriáról 2. Kevésszerzős vs. sokszerzős cikkek

Az előző bejegyzésben röviden áttekintettem a tudományminősítés alapvető tudnivalóit. Írtam, hogy a tudományminősítés alapja annak valamiféle "pontozása", hogy kinek a neve alatt mennyi és milyen tudományos publikációk jelennek meg. Említettem azt is, hogy terjedőben van az a szemlélet, miszerint az olyan cikkek többet érnek a tudománymetria tükrében, amelyet kevés szerző jegyez, mint a sokszerzős cikkek.

Jellemzően egy cikk szerzői közé az kerül be, aki jelentős mértékben, tudományos módon hozzájárult a munka sikeréhez. Hogy hol van a "jelentős mérték" és a "tudományos mód" határa, azt igen nehéz definiálni. Az én tudományterületemen általában az ér társszerzői státuszt, ha valaki részt vesz egy kutatás elméleti tervezésében, a mintavételi és az adatelemzési döntések meghozatalában, vagy jelentős mértékű adatot szolgáltat, majd a cikkírásban legalább átnézi a kéziratot. A világban szétnézve azonban egészen változatos módokon realizálódik a szerzői kör megszabása. Nem kell sokat kutakodnunk a színfalak mögött, hogy kiderüljön, előfordul, amikor "karitatív alapon", vagy éppen stratégiai okokból olyanok is bekerülnek egy cikkbe, akik nem sokat dolgoztak benne. Ez nyilvánvalóan etikátlan, de mivel a szerzői hozzájárulások önbevalláson alapulnak, nem igazán lehet ellene tenni. Egy átlagos cikk kb. 5-15 személy nevével jelenik meg, de léteznek több száz, vagy ezer szerzős cikkek is. Talán az ok nélkül hatalmasra duzzadó szerzői listák kiküszöbölése motiválhatta a szerzőszám figyelembevételét a tudományértékelésben, hiszen az valóban nem fair, ha lényegi hozzájárulás nélkül is hasznot húz valaki a publikációból. Az értékelés pontos mikéntjén azonban nagyon sok múlik. Nem mindegy, hogy ez az adott cikk összes szerzőjére vonatkozik, vagy csak a köztes szerzőkre (tehát a szerzői lista első és utolsó tagjára nem - az ő hozzájárulásuk általában a legnagyobb), és hogy pontosan milyen függvény szerint csökkenti az egyedi hozzájárulások "pontszámát" a szerzőszám (pl. 10 szerző felett csak fele annyi pontot ér, vagy a szerzőszámmal egyenes arányban ér egyre kevesebbet, stb). Emiatt egész konkrét gyakorlatokról nem tudok írni, ezek még nem is igazán kristályosodtak ki, csak az alapelvről.

Forrás: PHD Comics https://phdcomics.com/comics/archive.php?comicid=562

Az valóban nem cáfolható, hogy ha valaki egyedül, vagy 1-2 társsal végez el egy munkát, az nagyobb erőfeszítés, mintha ugyanazt több társsal kivitelezte volna, hiszen feltételezhetjük, hogy a munka jobban megoszlott utóbbiak között. Kérdés, hogy valóban ugyanaz a munka születik-e meg 1-2, vagy 4-5, netán 10-15, vagy 100-150 szerző munkájával.

Általában ugyanis nem ugyanarról írunk cikket egyedül, mint csapatban. Az elméleti jellegű cikkeket, pl. az adatelemzési módszertani cikkeket, általában a statisztikai cikkeket, véleménycikkeket, fórumcikkeket, rendszerint viszonylag kevés szerző írja. Ezzel szemben a nagy adatgyűjtési munkán alapuló cikkeknek, pl. terepi kísérletek, nagy földrajzi léptékű szintézisek, hosszútávú monitoringok, több taxonra kiterjedő vizsgálatok cikkeinek jellemzően sok szerzőjük van. Miért? Mert egy gondolati rendszer jól megfér egyetlen személy fejében, esetleg nem jelent nagy kavarodást, ha még 1-2 kolléga hozzászól. De ennél több hozzájáruló akár zavaró és kontraproduktív is lehet. Ha nem elsődleges adatok elemzése, hanem elméletibb tartalmú a cikk, amiben sokat számítanak a szubjektív nézetek, akkor nehéz lehet a sok eltérő vélemény közös nevezőre hozása. Egy statisztikai módszer ötlete is általában egy-két emberhez köthető, a hozzá szükséges tesztekhez sem kell sokkal több. Ezzel szemben, ha egy vizsgálat kiterjed 10 országra, az gyakran kapásból 10 társszerző, hiszen kell valaki, aki szakértő és felelősséget vállal az adott ország vonatkozásaiban, pl. meg tudja ítélni az adatok minőségét és van lokális háttértudása az eredmények értelmezéséhez, a hibák kiszúrásához; neadjisten ő maga adja az adatokat. Egy komplexebb terepi kutatáshoz kell ember a terepi adatgyűjtéshez, kellhetnek specialista szakértők egyes taxoncsoportokhoz vagy lokalitásokhoz, kellhet egy-két szakirodalomban jártas személy és adatelemző, ott van a laborvezető, illetve valaki, aki az egészet összefogja. Ha a vizsgálat sokáig tart, akkor a személyek cserélődhetnek ilyen-olyan okokból, pl. lejár a pályázatuk, gyermekük születik, nyugdíjba mennek, ez mind-mind behoz 1-1 helyettesítő embert. Rosszabbá válna a kutatás attól, hogy ennyi ember dolgozik rajta? Nem gondolom. Az elsőszerző munkája értéktelenebb lenne ettől? Nos, vehetjük úgy, hogy a kulcsember még többet tehetne le az asztalra, ha pl. több taxoncsoportot is kitanulna gyorsan, vagy két-három személyre valót dolgozna terepen - de ez gyakorlatilag irreális elvárás. Ha az adatok több forrásból érkeznek, akkor etikailag is megkérdőjelezhető a fontosabb adatszolgáltatók kihagyása. Fel kellene ismerni, hogy vannak bizonyos kutatási típusok, amiket sokan, csapatban lehet jól megcsinálni. Ettől ezek a kutatások, az így születő cikkek nem érnek kevesebbet azoknál, amelyeket kevesen írtak, mert gyakran tematikájukban is mások. Ahogyan egy foci-vb győzelem sem ér kevesebbet egy kézilabda-vb győzelemnél csupán azért, mert a focicsapat több emberből áll. Gépies összehasonlításuk félrevezető. Sajnos láttam már bizonyos fórumon kevésszerzőssége okán (is) piedesztálra emelt cikket, aminek jót tett volna még néhány résztvevő (a "vicc" az volt, hogy maga a szerző sem tagadta a hiányosságokat).

Hallottam olyan érvet, hogy a népes társszerzői csapat koordinálása logisztikai, és nem tudományos feladat, ezért egy másfajta díjazással lehetne "kárpótolni" a sokszerzősség miatt hátrányba került, vezető pozíciójú szerzőket. Ez az érv – egyrészt – nem teljesen állja meg a helyét, hiszen a részvizsgálatok összehangolása, részeredmények és „résztudások” szintetizálása nagyon is tudományos munka. Itt nem csak arról van szó, hogy több számlát kell leigazolni és több Word dokumentumot kell összefésülni... Az eredménye is tudomány, hiszen ott a megjelent cikk. Másrészt, sajnos nem tisztázott az alternatív jutalmazás mikéntje, addig pedig ez nem lehet hivatkozási alap. Harmadrészt, szimpatikusabbnak tartom azt a kiindulási feltételezést, hogy egy cikket annyian írnak meg a megfelelő színvonulú eredmény érdekében, ahány személyre szükség van, mint azt, hogy "gyanús ott az a csoportosulás", biztos vannak potyautasok köztük... Nem tagadva, hogy potyautasok léteznek, csak a gyakoriságuk ismeretlen.

Összefoglalva tehát az a gondom a teljes szerzőszám figyelembevételével, hogy bizonyos tudományterületeken és problématípusokon dolgozó kutatókat hátrányosan különböztet meg. Tudom, hogy már 3-4 szerző esetén sem egyenlő mindenki hozzájárulása. 100-200 szerzős cikkeknél is legfeljebb 3-4 személy húzza az igát, és mellettük 10-20 „második körös” szerzővel lehet számolni. A többiek valamilyen részfeladat, jellemzően adatszolgáltatás miatt szerepelnek. A hozzájárulók nagy része nélkül gyakorlatilag ugyanúgy megjelenhetne a cikk. Azonban ilyenkor legalább a vezető szerzőket nem kellene azzal büntetni, hogy hány egyéb szerző van még a cikkükben, mert azok a személyek gyakran etikai okokból is szerepelnek, amúgy a munkát effektíve nem könnyítik meg lényegesen. Igazságosabb megoldás felé vihet a CRediT (Contributor Roles Taxonomy), amely egy egységes, általános hozzájárulási nómenklatúrát kínál. Gyakorlatilag egy listából ki lehet választani, hogy melyik szerző milyen módon járult hozzá a cikkhez. Néhány folyóirat már megköveteli ennek az alkalmazását – ám a tudománymetriai minősítő rendszerek még aligha vettek róla tudomást. A szándékos csalást, persze, ez sem előzi meg.

FRISSÍTÉS:

A bejegyzés közzétételének másnapján jelent meg egy számos kollégám által jegyzett cikk (melyhez ezúton is gratulálok!), amely azt boncolgatja, hogy a 2050-re Magyarországra vonatkozó környezeti előrejelzések milyen természetvédelmi kutatások fontosságát vetítik előre. A cikk egy fő üzenete, hogy határokon és tudományterületeken átívelő együttműködésekre lesz szükség a tudáshiányok "betöméséhez". Az ilyen együttműködések kimenetei tipikusan sokszerzősek. Életszerűtlen, ha pont ezeket értékelik majd alul tudománymetriai szempontból.

A cikk itt érhető el egyébként: Csákvári et al. (2021): Conservation biology research priorities for 2050: A Central-Eastern European perspective. Biological Conservation 264, https://doi.org/10.1016/j.biocon.2021.109396

A tudománymetriáról 1. Rövid bevezetés

Ha a Tisztelt Olvasó nem különösképpen jártas a tudományos életben, akkor talán azt gondolná, hogy a kutató élete maga a nyugalom, amit egyéni életvitelük és érdeklődésük által megszabott ritmusban tölthetnek kutatással, ami egyébként a hobbijuk is egyben. Kevés szó esik a kutatói élet roppant kompetitív mivoltáról. A versengés egyrészt megjelenik tudomány belső világában, ahol minden felfedezés csak egyszer, először számít érdekesnek. A "második felfedezőre" már senki nem kíváncsi, teljesen jogosan, így hát arra törekszünk, hogy az eredményeinkkel megelőzzük a pályatársainkat. Talán hihetetlen, de néha egész kiélezett verseny zajlik egy-egy felfedezésért, gyakran anélkül, hogy tudnánk róla. Akkor jövünk csak rá, amikor megjelenik egy publikáció, ami lényegében az általunk éppen vizsgált kérdést válaszolja meg. Most nem erről a versengésről lesz szó, hanem arról, amikor rajtunk kívülálló erők próbálják megítélni, rangsorolni kutatók és intézetek tudományos teljesítményét. A tudományos teljesítmény számszerűsítésével egy egész tudományterület, a szcientometria vagy tudománymetria foglalkozik, és Magyarországon nagy hagyományokkal bír (a nívós Scientometrics folyóiratot pl. az Akadémiai Kiadó adja ki). Én nem tartozom ennek a tudományterületnek a művelői közé. Azért bátorkodom mégis írni róla, mert kutatóként nap mint nap találkozom a tudománymérés gyakorlati problémáival, és néhány gondolatot szeretnék megosztani ennek kapcsán. Mondandómat egy bejegyzéssorozatban adom közre, ennek az első, bevezető része a mostani, amely inkább azoknak szól, akik nem tudományos pályán dolgoznak.

Miért kell mérni a tudományos teljesítményt?

A kutatáshoz pénz kell. Fizetni kell a dolgozók bérét, a munkához szükséges anyagokat, a logisztikát, a kapcsolódó szolgáltatásokat, sőt, fizetni kell a tudományos eredmények közzétételének bizonyos formáiért. Mondanom sem kell, a jó kutatáshoz gyakran sok pénz kell. Pénz azonban nem áll rendelkezésre korlátlan mennyiségben - egyes kutatásokra jut, másokra nem. A tudományt finanszírozó források (ezek lehetnek állami vagy államok közötti szervek, alapítványok, cégek, magánszemélyek... bármi) szeretnék, ha a tudományra fordított támogatás nem kidobott pénz lenne, hanem felmutatható eredmények születnének belőle, ezért szükségük van valamiféle "kockázatbecslésre", amely segít eldönteni, mibe érdemes "befektetni" és mibe nem. Ez a kockázatminimalizálás a velejéig áthatja a tudományos életet, hiszen végső soron az eredményességet minden szinten létkérdéssé teszi, ezzel versengést szül a tudományterületek, intézmények és egyéni kutatók közt. Nem utolsó sorban a kutatók érdeke is lehet a minősítés, hiszen ez alapot adhat a szakmai előrelépés, megbecsültség alátámasztásához, ami akár még anyagiakban is megnyilvánulhat.

Máté evangelista ábrázolása
forrás: wikipedia.org

Hogyan mérjük a tudományos teljesítményt?

A tudományban nagyon erősen érvényesül az ún. Máté-elv: "Mert mindenkinek, akinek van, adatik, és bővelkedni fog; attól pedig, akinek nincs, még az is elvétetik, amije van." (Mt 25,29) A tudományos életre ez úgy alkalmazható, hogy aki eddig eredményes volt, az ezután is az (vagy még inkább az) lesz, míg, aki nem volt eredményes, az nem valószínű, hogy ezután az lesz. A legkevésbé tehát azt a kutatást (pályázatot, kutatót, kutatócsoportot...) kockázatos támogatni, amely előélete sikerekben gazdag. Ez a jelenlegi tudományfinanszírozás sarokpontja (elviekben). De mi jelenti a sikert, az eredményességet a tudományban? Szükségünk van valamiféle mérőszámra, amely megmutatja, ha az egyik kutató(-csoport) jobb a másiknál.

A tudományos munka közleményekben nyilvánul meg, amelyeket ha a szakma érdemesnek tart rá, akkor átvesz és tovább használ, ellenkező esetben gyakorlatilag elfelejt (bár néha később újra felfedez). A tudományos teljesítmény mérésére használt indexek ezért a publikációk számán és minőségén, valamint a publikációk utóéletéről szóló információn, jellemzően a publikációkra érkező hivatkozások számán alapulnak. A tudományos teljesítmény mérésére használt mutatók sokaságát egyetlen bejegyzésben képtelenség áttekinteni. Mi, kutatók, ezeket aránylag jól ismerjük, de a szakmához távolabbról kapcsolódó olvasók kedvéért most röviden bemutatok néhányat.

A legegyszerűbb mérőszám a kutató(-csoport) által közölt cikkek száma. Mivel azonban a folyóiratok színvonala tág határok között változik, ezt érdemes árnyalni, pl. annak figyelembevételével, hogy mennyire rangos lapnál jelentek meg a cikkek.

Az egyik legközismertebb index erre a célra az ún. impakt faktor (IF). Ez a nyugati világban már kezd kimenni a divatból, bár hatása máig érezhető. Az impakt faktort eredetileg könyvtárak számára vezették be annak megítélésére, hogy melyik folyóiratot érdemes megrendelni - azt érdemes ugyanis, amelyre sokan hivatkoznak. Az impakt faktor nem más, mint az a szám, ahányszor átlagosan idézték az elmúlt 2 év cikkeit a tárgyévben. Egy időben észrevették, hogy ez mutat valamiféle összefüggést azzal, hogy mennyire tartunk egyes folyóiratokat jónak. Az impakt faktort tehát folyóiratokra számolják ki évente. A tudományminősítésben ezt úgy szokták figyelembe venni, hogy pl. egy adott kutató(-csoport) cikkeihez hozzárendelik a megjelentető folyóiratok aktuális évi impakt faktorát, majd ezt összegzik. Ez a módszer azonban számos ponton torzít, ezért az IF az utóbbi 10 évben egyre hangosabb kritika tárgya, és fokozatosan kikopik a fontosabb tudományminősítési rendszerekből.

Nem az impakt faktor az egyetlen módszer a folyóiratok pontozására. A Scimago Lab által üzemeltetett SJR (Scimago Journal Ranking) indexe figyelembe veszi azt is, hogy milyen presztízsű folyóiratokból érkeznek a hivatkozások. A folyóiratok rangsorolását pedig tágabb tudományterületeken belül végzik, és nyers pontszámok alkalmazása helyett a lapokat helyzetük szerint négy csoportba (vagyis a rangsor négy kvartilisére, Q1, Q2, Q3, Q4 jelöléssel, a Q1 a legjobb) osztják. A felső 10%-ot (D1) külön is meg szokták különböztetni. Az SJR-en alapuló tudományminősítés úgy szokott kinézni, hogy pl. a vizsgált kutatónak megszámolják, hogy hány D1, Q1,  ... cikke van, így az nyer, akinek több.

Ezeknél jobban koncentrál a kutató egyéni teljesítményére a Hirsch-index (vagy h-index). A Hirsch-index az a legnagyobb szám, amelyre igaz, hogy a vizsgált kutatónak h db olyan cikke van, amelyre legalább h darab hivatkozás érkezett már a múltban.

Az efféle indexekre roppant sokféle körülmény hat az adott kutató képességein kívül. Befolyásolja például, hogy különböző tudományterületeken mennyi cikk születik általában, mekkora a cikk "felvevő piaca", vagy a tudományágra jellemző hivatkozási kultúra. Ezek kivédése érdekében csak tudományágakon belül, és gyakran valamilyen időbeli szűkítéssel ajánlott összehasonlításokat végeznünk. A kifejezetten téves tartalmú és/vagy provokatív hangvételű cikkekre is sok hivatkozás érkezik. 

A megjelent cikkek egyszerű összeszámolása mellett egyre inkább próbálják figyelembe venni a kutatók egyéni hozzájárulásait. Ennek legegyszerűbb módja, hogy a cikk elsőszerzőjének (vagyis aki a sorrendben elöl van) lenni nagyobb értékkel bír, mint középsőnek. A nyugati világban elfogadott gyakorlat szerint ugyanis az az elsőszerző, aki a legtöbbet dolgozik a cikkel. (Ez nem mindenhol szokás egyébként, és ez vezethet tudománymérési anomáliákhoz.) Szintén magas értékű az utolsó pozíció, aki rendszerint a kutatócsoport felelős vezetője, ritkábban a második legtöbbet dolgozó hozzájáruló. A köztes pozíciók kevesebbet érnek.

Egy viszonylag új, divatos szempont, hogy a kevésszerzős cikkeket többre (akár jelentősen többre) értékelik a többszerzős cikkeknél, mondván, ha valamin többen dolgoztak, akkor az egyéni hozzájárulások mértéke kisebb. Erre egy későbbi bejegyzésben visszatérek.

Egyre több minősítési rendszer próbálja meg figyelembe venni a kutató teljesítményének időbeli dimenzióját. Ennek az egyik módja, hogy pl. csak az utóbbi 5-10 év cikkeit számolják. Egy másik lehetőség, hogy a kutatók közti összehasonlítást azonos vagy hasonló korú kutatók között végzik el, így csak olyanok versengenek, akiknek elvileg ugyanannyi idejük állt rendelkezésre az alkotásra. A kutatói életutak azonban sokfélék, ezért a „tudományos kort” nem feltétlenül a születési dátum óta eltelt idő írja le a legjobban. Van, ahol a doktori értekezés megszerzése óta, vagy az első publikáció megjelenése óta eltelt időt veszik alapul.

A tudományminősítés egy viszonylag szofisztikált rendszere tekinthető meg a scientometrics.org oldalon. Itt egyes kutatókra le lehet kérdezni, hogy a h-index, az évenkénti független hivatkozások átlagos száma, valamint az utolsó 5 év Q1-es cikkeinek száma tekintetében hol állnak az azonos publikációs korú és azonos területen dolgozó pályatársakhoz képest. A publikációs kort az első publikáció megjelenésétől számolja.

Folyt. köv.

Szakdolgozati témalehetőség a többfajú inváziókkal kapcsolatban

Ahogy már írtam, idén ősszel új kutatási témába kezdek, amely az invazív növényfajok gyeptársulásokra gyakorolt hatását vizsgálja. A kutatás kulcsfogalma a többfajú invázió (multi-species invasion), amely azt a jelenséget jelöli, amikor egyszerre több idegenhonos özönfaj válik uralkodóvá egy ökoszisztémában. Egészen pontosan azok a kérdések érdekelnek, hogy a különböző özönnövények mennyiben gyakorolnak eltérő hatást a finomabb térléptékű társulásszerveződésre, erősítik vagy gyengítik egymás hatását, valamint hogy táji léptékben hogyan változik meg a közösségek közötti diverzitás a többfajú invázió hatására. A kutatás tehát a közösségi ökológiát és az invázióbiológiát egyesíti. A vizsgálati területek a Gödöllő és Vácrátót közötti homokos területek gyepmaradványain és gyepesedő parlagain lesznek/vannak - ilyenekből ott elég sok van.

Selyemkóró és aranyvessző uralta táj

Várom azokat a BSc és MSc hallgatókat, akik szívesen készítenék ebből a témából a diplomadolgozatukat. Az inváziók közösségi ökológiai szemléletű vizsgálata szinte kifogyhatatlan ötletforrás, rengetegféle egyéb vizsgálattal egészíthető ki az, amit eddig elterveztem. A pontosabb témák kijelölése egyénileg történik a jelentkezőkkel.

A szakdolgozó bekapcsolódhat az OTKA projektembe és az Ökológiai Kutatóközpont Ökológiai és Botanikai Intézetének (Vácrátót, ld. még: Nemzeti Botanikus Kert) vérkeringésébe, ami elsősorban szakmai fejlődési, publikációs és kapcsolatépítési lehetőséget jelent.

Ami előnyt jelent a jelentkezők részéről:

• érdeklődés a növényvilág, a növényközösségek működése, a biológiai inváziók iránt;
• a hazai növényvilágnak az előzetes tanulmányok alapján elvárható ismerete;
• angol nyelvtudás olvasás szintjén;
• némi fogékonyság a statisztika iránt;
• terepi munka szeretete;
• önállóság és együttműködési hajlam optimális egyensúlya. :)

Szándékosan ködösek kicsit a fenti pontok, mert tudom, hogy nem ugyanaz várható el egy elsős BSc-stől és egy MSc hallgatótól, így a "megfelelés" nagyban az előképzettség függvénye is. Egyébként is, sokféleképpen lehet az emberből jó kutató.

Jelentkezni bármelyik elérhetőségemen lehet, de javaslom az email címemet a munkahelyi oldalamról.

További szakdolgozati témákat kínálok ezen az oldalon, illetve ajánlom még a #szakdolgozatokkal kapcsolatos bejegyzéseimet.

Prezentációk a 12. Magyar Ökológus Kongresszuson

A héten rendezték a 12. Magyar Ökológus Kongresszust Vácott. Ez a hazai ökológus szakma három évente esedékes, legnagyobb találkozója. A konferencián egy előadást tartottam, illetve három prezentációban szerepeltem társszerzőként.

Lengyel Attila, Barabás Sándor, Berki Boglárka, Csecserits Anikó, Gyalus Adrienn, Kabai Melinda, Lhotsky Barbara, Rédei Tamás, Ónodi Gábor, Botta-Dukát Zoltán

A véletlen szerepe a kiskunsági gyepek térbeli szerveződésében a fajok és a növényi jellegek tükrében

Az élő közösségek térbeli szerveződése a közösségi ökológia egyik „örökzöld” témájának tekinthető. Fő kérdése, hogy a térbeli közelség milyen mértékben határozza meg a lokális közösségek összetételét, ez milyen mechanizmusokra vezethető vissza és mennyire köszönhető más környezeti tényezők térbeli strukturáltságának. Kutatásunkban azt vizsgáltuk, hogy hogyan változik a térbeli véletlenszerűség („megjósolhatatlanság”) a produktivitási grádiens mentén. Ehhez a ’distance decay’ modellt alkalmaztuk.

Az elmúlt években három kiskunsági mintaterületen felvételeztünk 4 m2-es kvadrátokban különböző gyepeket a produktivitási grádiens mentén, a nyílt homokpusztagyeptől a magassásos és mocsári magaskórós társulásokig. A mostani vizsgálatba 369 felvételt vontunk be. A fajokhoz jellegadatokat is rendeltünk a lombozat magasságára, fajlagos levélterületre (SLA), magtömegre, vegetatív terjedésre és az első virágzási időre vonatkozóan. A felvételekhez terepi NDVI-értéket becsültünk, amit a produktivitás közelítő értékeként használunk. Kiszámoltuk a felvételek közötti kompozíciós disszimilaritást a jellegadatok figyelembevételével és anélkül, valamint a kettő kapcsolatát leíró funkcionális redundanciát.

A felvételpárok disszimilaritásait a térbeli távolságok függvényében modelleztük, majd a 0 távolságra jósolt disszimilaritást alkalmaztuk a térbeli véletlenszerűség becsléseként minden egyes felvételre külön. Ezután vizsgáltuk a becsült randomitás és az NDVI-értékek összefüggését.

A jellegadatokat figyelmen kívül hagyó véletlenszerűség nem mutatott egyértelmű trendet a produktivitás mentén. A jellegadatokkal azonban mindhárom mintaterületen csökkenő függvényt kaptunk, ezzel párhuzamosan nőtt a 0 távolságra becsült funkcionális redundancia. Ennek egy lehetséges magyarázata, hogy a bőségesebb források esetén a fajoknak nem kell akkora mértékben különbözniük egymástól a stabil együttéléshez, mint forráshiányos helyzetben, így nagyobb lehet a közösségek közötti átfedés a jellegeloszlásban. Ugyanakkor az is lehetséges, hogy a produktivitás növekedése többféle gyengén reguláló tényezővel jár együtt, s ezekre a növények többféle jelleggel válaszolnak. Mivel azonban a vizsgálatba csak korlátozott számú növényi jelleget vontunk be, magas produktivitás esetén nem tudtuk detektálni az összes válaszmechanizmust, a vizsgált jellegek köre pedig így egyre nagyobb átfedést mutat a közösségek között.

Szitár Katalin, Csőszi Mónika, Vaszócsik Vilja, Schneller Krisztián, Csecserits Anikó, Kollányi László, Teleki Mónika, Kiss Dániel, Bánhidai András, Jáger Katalin, Petrik Ottó, Pataki Róbert, Lehoczki Róbert, Halassy Melinda, Tanács Eszter, Kertész Miklós, Csákvári Edina, Somodi Imelda, Lengyel Attila, Gallé Róbert, Weiperth András, Konkoly-Gyuró Éva, Máté Klaudia, Keszthelyi Ákos Bence, Török Katalin

A zöldinfrastruktúra-hálózat kijelölésének módszertana és a fejlesztés lehetséges célterületei Magyarországon

Az EU Biodiverzitás Stratégia zöldinfrastruktúra koncepciója szerint a biodiverzitás megőrzése csak működő élőhelyhálózattal biztosítható. Hazánk egy KEHOP projekt zöldinfrastruktúra-fejlesztési elemének keretében alapozta meg a zöldinfrastruktúra-hálózat kijelölésének, értékelésének és fejlesztésének módszertanát. Ehhez vizsgálatainkban három szempont, az ökológiai állapot, a térbeli összekapcsoltság és a multifunkcionalitás (az ökoszisztéma-szolgáltatások szintje) ötfokozatú kompozit indikátorai alapján értékeltük hazánk ökoszisztémáit. Az ökoszisztéma-típusok meghatározásához a projekt 20 m × 20 m-es térbeli felbontású raszteres Ökoszisztéma-alaptérképét használtuk. Az ökológiai állapotértékeléshez a projekt fő felszínborítási típusai (mesterséges felszínek, agrárterületek, gyepek, erdők, vizes élőhelyek) ökoszisztéma-állapotértékelését, valamint a víztestek esetében a Vízgyűjtő-gazdálkodási Terv víztestállapot-értékelését használtuk, amiből kompozitot képeztünk. A térbeli összekapcsoltságot a Vos-féle C-index módosított változatából és az effektív hálóméret indexből alkotott kompozitindikátorral, valamint a víztestek és pufferterületeik esetében a Vízgyűjtő-gazdálkodási Terv víztestkategória-beosztásával jellemeztük. A multifunkcionalitást a projekt által értékelt és térképezett szabályozó/fenntartó és kulturális ökoszisztéma-szolgáltatás indikátoraiból képzett kompozitindikátor alapján értékeltük.

Az értékelés szerint hazánk területének 48%-a rossz, míg 4,9%-a kiváló ökológiai állapotban van, 1,3%-a rossz, míg 16,8%-a kiváló térbeli kapcsolatokkal rendelkezik, 38,5%-a rossz, míg 7,3%-a kiváló ökoszisztéma-szolgáltatás szintet mutat. Jelenleg az ország 49%-a tekinthető a három szempontból összességében megfelelőnek, így a jelenlegi zöldinfrastruktúra-hálózat részének. A javasolt hálózat 54%-a erdő, 11%-a vizes élőhely és felszíni víztest, 20%-a gyep, 5%-a szántó.

A kiváló ökológiai állapotú területeken elsősorban az állapot fenntartására érdemes helyezni a hangsúlyt, míg a rosszabb ökológiai állapotú területeket potenciális fejlesztési területnek tekintettük. A fejlesztési területeken belül lehatároltuk azokat a területeket, ahol javasolhatunk, és ahol nem javaslunk ökoszisztéma-váltást az állapotjavítás érdekében (utóbbit a természetközeli típusok esetében). A fejlesztési javaslat részeként a kiváló és jó ökológiai állapotú területek térbeli összekapcsoltságának javítását célzó tájökológiai folyosók lehetséges nyomvonalát is meghatároztuk a legkisebb költségű útvonal módszerével, ahol az ellenállás-térkép az átjárhatósággal volt fordítottan arányos.

Biró Marianna, Molnár Zsolt, Öllerer Kinga, Lengyel Attila, Ulicsni Viktor, Szabados Klára, Kiš Alen, Ranko Perić, Demeter László, Babai Dániel

Extenzív legeltetés hatása mocsaras élőhelyekre természetvédők és pásztorok élőhelyminőség-indikátorai alapján

A vizes élőhelyek legeltetése az elmúlt évszázadokban széles körben elterjedt volt Európában. A 20. század közepétől a legeltetés megszűnése egyre több helyen eredményezte a fennmaradó mocsarak biodiverzitásának csökkenését, mely elsősorban a magas termetű mocsári növények homogén állományokká záródása és a nyílt víz- és iszapfelszínek eltűnése miatt következett be. Napjainkban egyre több helyen legeltetik a náddal, gyékénnyel, sással benőtt mocsarakat, főként természetvédelmi kezelésként. Az ilyen típusú élőhelykezelésekhez együttműködés szükséges a természetvédelem szakemberei és a helyi területhasználók között, amely ezen érdekcsoportok élőhelyminőség-indikátoraira is épülhet.

Kutatásunk célja az volt, hogy azonosítsuk a természetvédők és pásztorok által preferált indikátorokat a legelt mocsarak élőhelyminőségére vonatkozóan, illetve megtudjuk, hogy ezek az indikátorok hogyan változnak a legeltetés intenzitásának függvényében. Első lépésként az indikátorok és változásaik preferált trendjének azonosítása céljából free-listing interjúkat készítettünk a két érdekcsoport tagjaival. A vegetációfelméréseket három kutatási helyszínen végeztük (Kunkápolnási-mocsár/Magyarország; Tőz mente/Románia; Boszut mente/Szerbia), helyszínenként 15 lokalitásban (ötfokú legelésintenzitási gradiens mentén, intenzitásonként 3–3 lokalitásban). A vegetációra vonatkozó attribútumokat minden lokalitásban 8–8 mintavételi körben mértük fel, és a legelésintenzitási gradiens mentén elemeztük.

A legelésintenzitás növekedésével mindhárom kutatási helyszínen szignifikánsan nőtt a nyílt víz- és iszapfelszínek aránya, illetve szignifikánsan csökkent az avar felhalmozódása, a magas mocsári növényzet aránya, továbbá a vegetáció magassága és összegzett borítása. Az alfa, béta és gamma diverzitás, illetve a védett/veszélyeztetett fajok és a ritka iszapfajok száma mindhárom helyszínen növekvő tendenciát mutatott a legelésintenzitás növekedésével. Terepi felméréseink szerint a 15 vegetációs attribútum 73%-ban a preferált trend szerint változott a legelésintenzitási gradiens mentén. A magas mocsári növények csökkenése és a nyílt felszínek növekedése mindkét csoport esetében fontos indikátor volt. A természetvédők számára az élőhelyminőség javulását jelző legfontosabb indikátorok ezeken kívül a védett növényfajok és a vízimadarak mennyiségének növekedése, illetve a növekvő habitat-heterogenitás volt, míg a pásztorok elsősorban a „jószágnak hasznos füvek” mennyiségének növekedését tartották még fontosnak. A legelésintenzitás erősödésével a természetvédelmi szempontból fontos nyílt felszínek aránya, a védett növényfajok és a ritka iszapfajok előfordulása egyaránt növekedett, a magas, homogén vegetáció és az avarfelhalmozódás pedig csökkent; ugyanakkor mindez együtt járt a pásztorok számára fontos „jószágnak hasznos füvek” mennyiségének növekedésével.

Megállapítható, hogy nem volt olyan indikátor, amely a két csoport számára ellentétes irányú preferált trendet mutatott volna, így a mocsarak legeltetése nem ütközik a két vizsgált csoport érdekeivel. A természetvédelmi kezelések tervezésénél figyelembe vehető a foltos, helyenként erős mocsári legeltetés, mely fontos lehet a biodiverzitás fenntartásában, és a vizsgált közép-európai tájakban hasznosnak mutatkozik a kezelést végző mindkét csoport, a pásztorok és a természetvédelem számára egyaránt.

Hegedüs Márk, Lengyel Attila, Tiborcz Viktor

A kúszó szentperje (Hierochloe repens) magyarországi nagyléptékű elterjedésének becslése

A kúszó szentperje (Hierochloe repens) a magyar flóra azon fajainak egyike, amelyről hiányos adatok állnak rendelkezésre az elterjedését illetően. Az említett hiányosság feloldása mellett szól az az érv, hogy a faj természetvédelmi státuszának megítélése országonként eltérő. Ezt bizonyítja az is, hogy a fajt Lengyelországban invazívként tartják számon, miközben Csehországban ”veszélyeztetett” besorolást kapott. Ugyan Magyarországon több élőhelyről is dokumentálták a H. repens előfordulását, de ez önmagában nem elegendő ahhoz, hogy a faj teljes hazai elterjedése kirajzolódjon.

A bemutatott hiányos ismeretek feloldása céljából a Beals Smoothing nevű módszerrel becsültem meg, hogy a Magyarország edényes növényfajainak elterjedési atlasza (”Flóraatlasz”) egyes kvadrátjain mekkora valószínűséggel fordul elő a faj. A folytonos valószínűségi értékeket diszkrét kategóriákhoz rendeltem, amelyek értelmezhetőbb, kezelhetőbb információt szolgáltatnak arról, hogy mely területek a faj további potenciális élőhelyei.

Az elterjedési modell alapján készült térképen kirajzolódik, hogy a Hierochloe repens további, eddig nem dokumentált előfordulásaira a Gödöllői-dombság és környéke, a Kisalföld, Pesti-síkság, Tolnai-dombság, Kiskunság déli része, Velencei-hegység, Vértes, Visegrádi-hegység, Dunántúli-dombság területén lehet számítani. Az elterjedési modell eredményeit erősíti az, hogy a felsorolt területek többségére megfeleltethetőek a szakirodalom által bemutatott élőhelyi jellemzők, hiszen ezeken kevés kivétellel a száraz talaj és homokos, vagy löszös alapkőzet jellemző.

Többfajú inváziók hatása a növényzeti sokféleségre - nyertes "OTKA" PD pályázat

Tegnap hozta nyilvánosságra az NKFIH az idei alapkutatási pályázat nyerteseit, amelyek között a PD (posztdoktori) kategóriában az én projektem is szerepel. A kutatásom címe "A többfajú növényi invázió hatása a lokális és táji szintű diverzitásra", 2021. október 1-én indul és 3 évig tart.

A biológiai inváziók az egyik legnagyobb kihívást jelentik korunkban az emberiség számára. A távoli utazások megszaporodása és az élőhelyek tönkretétele miatt egyre gyakrabban tapasztalható világszerte a eredetileg távoli vidékekről behurcolt fajok megtelepedése olyan élőhelyeken, ahol korábban még soha nem észlelték őket. Megtelepedés után néhány faj spontán terjedésnek indul és akár tömegessé is válhat. Egy uralkodóvá váló idegenhonos faj alapjaiban változtathatja meg az elözönlött ökoszisztéma tulajdonságait, beleértve a sokféleség és az általa nyújtott javak elvesztését vagy megváltozását. Nagyon gyakran nem egy, hanem több idegenhonos faj egyszerre válik uralkodóvá egy őshonos ökoszisztémában - ezt hívjuk többfajú inváziónak. Ebben az esetben felmerül a kérdés, hogy a több idegenhonos faj együttes hatása hogyan változtatja meg a sokféleséget és az életközösségek működését. Vajon az egyes invazívok hatásai összeadódnak, erősítik, vagy éppen kioltják egymást? A kutatás alapkérdése, hogy milyenné alakul a gyepek és parlagok növényzete a több idegenhonos fajjal történő invázió hatására. Vizsgálni fogom, hogy (i) a selyemkóró (Asclepias syriaca), valamint kanadai és a magas aranyvessző (Solidago canadensis, S. gigantea) különböző mértékű borítása külön-külön és együttes jelenlétük esetén hogyan hat a finom térléptékű sokféleségre, hogy (ii) hogyan különböznek a különböző idegenhonos fajok által elözönlött és nem elözönlött foltokon előforduló őshonos fajok jellegei, illetve hogy (iii) a többfajú invázió hatására hogyan változik meg a közösség változatossága táji léptékben. Az eredmények fontos ismereteket nyújtanak majd az inváziók folyamatairól, valamint szakmai alapot nyújtanak az özönfajok által veszélyeztetett ökoszisztémák kezeléséhez.

Selyemkóró és aranyvesszőfajok együttes terjedése homokpusztagyepen Vácrátót mellett

A vizsgálati területet Pest megye északkeleti részén, a Pesti-sík és a Gödöllői-dombság döntően homokkal borított részei alkotják, a Vácrátót-Dunakeszi-Gödöllő háromszögben. Ez a táj intenzív emberi hatás alatt áll, a lakosság és a beépítettség gyorsan növekszik, nagy területet foglalnak a megművelt és felhagyott mezőgazdasági területek, parlagok, bolygatott gyepek, építési területek, míg a természetközeli növényzet erősen visszaszorult. A bolygatott tájban több invazív növény terjed, ideális terepet biztosítva a biológiai inváziók közösségi ökológiai szempontú vizsgálatához.

Homoki vértő az invazívokkal fertőzött homokpusztagyepen

Noha a finanszírozási időszak októberben kezdődik, a terepmunka már idén augusztusban indul. Hallgatók számára a kutatásba lehetőség van szakdolgozóként bekapcsolódni.

Keressünk együtt tavaszi kankalint! - új, nemzetközi citizen science program

Egy társadalmi részvételű, nemzetközi tudományos programba szeretnék meghívni minden természetbarátot. A cél egy nagyon egyszerű adatgyűjtés a tavaszi kankalinokról szerte Európában, és ezen keresztül általánosabb ökológiai jelenségek megértése.

A növénytanban felemásbibéjűségnek vagy heterosztíliának hívják azt a jelenséget, amikor az azonos fajba tartozó egyedek különböző hosszúságú bibeszálakkal rendelkeznek, ami gyakran együttjár a porzószálak változó hosszával is. Ennek egy klasszikus példája a tavaszi kankalin (Primula veris), amelynek van egy hosszú bibét és rövid porzókat, valamint egy rövid bibét és hosszú porzókat fejlesztő változata. A bibeszál hosszára utalva az előbbit makrosztil vagy L- (long), utóbbit mikrosztil vagy S-változatnak (short) nevezik. Szemből a pártába nézve az L-nél csak az egy szál kilógó bibét látjuk (a porzók a szűk pártacsőben bújnak meg), az S-nél ilyenkor az öt porzót (míg a bibe rejtőzik).

Balra a tavaszi kankalin S-, jobbra az L-változatú virága

A heterosztília funkciójára nézve a leginkább elfogadott magyarázat, hogy a növény ezáltal a megporzó rovarnak különböző testrészeire tudja tenni a pollent, illetve különböző részekről tudja levenni azokat, így a megporzás különböző típusú egyedek között nagyobb eséllyel történik meg. Ez csökkenti annak az esélyét, hogy hasonló genetikai állományú egyedek párosodjanak, ezzel hozzájárul az állomány genetikai sokféleségének fenntartásához, amely a hosszútávú túlélés záloga.

Kankalinokat megporzó poszméh
fotó: Kaarel Kaisel

Észt kutatók nemrégiben felfedezték, hogy a tavaszi kankalin állományaiban az S- és L-változatú egyedek aránya utalhat a populáció genetikai diverzitására, amely pedig kapcsolatban van az állomány elszigeteltségével, így a veszélyeztetettségével. A kutatásukat egy 'citizen science' programon keresztül végezték, és ezt 2021-ben kiterjesztik egész Európára. A program magyarországi koordinálását Csecserits Anikó kollégámmal vállaltuk magunkra.

Felhívásunk mindenkinek szól, aki szívesen eltöltene néhány órát a természetben, szívesen foglalkozik növényekkel, és közben szeretne hozzájárulni a tudomány haladásához.

fotó: Kaarel Kaisel

A kérésünk a következő:

1. Menj ki a természetbe, keresd a tavaszi kankalinok állományait!

2. Nézz meg legalább 100 egyedet egy állományban (kevesebb is elég, ha kevesebben vannak), és jegyezd fel az L- és az S-típusú egyedek számát!

3. Becsüld meg az állomány méretét!

4. Töltsd fel az adatokat interneten, lehetőség szerint mellékelj fotókat is!

A felmérés ideje április, ekkor nyílik a tavaszi kankalin nálunk.

További részletek, pl. a felmérési adatlap is, megtalálhatók a program honlapján. A könnyen megjegyezhető cím a cowslip.science, a magyar nyelvű lap címe https://nurmenukk.ee/hu.

A tavaszi kankalinról röviden

A tavaszi kankalin egy évelő lágyszárú növény. Az egész növény rövid pelyhes szőrű. A levelei tőlevélrózsában fejlődnek, talajra simulók vagy enyhén felemelkedők. A levelek hosszúkásak, a válluk hirtelen keskenyedik, majd hosszan lefut a levélnyélen. A virágok 15-30 cm magas tőkocsányon, álernyő virágzatban fejlődnek. A virágok sugaras szimmetriájúak, harangszerűen bókolók, számuk virágzatonként 5-20. A párta élénksárga, benne kicsi, narancsos foltokkal. A párta a tövén szűk csővé forrt, a pártacimpák száma öt. A csésze szintén forrt, de felfújt, lazán veszi körül a párta csövét. A porzók száma szintén öt, esek a pártára ránőve fejlődnek. Egyetlen bibéje van, a felsőállású magházból sokmagvú toktermés fejlődik.

A tavaszi kankalin Magyarországon főleg áprilisban nyílik, de északabbra egészen júniusig húzódhat a virágzása.

Tavaszi kankalin egy botanikai illusztráción

L-típusú tavaszi kankalin (Pilis)

S-típusú tavaszi kankalin (Pilis)

A tavaszi kankalin Európa nagy részén előfordul. Délen csak a legszárazabb mediterrán területekről hiányzik, északon Dél-Skandináviáig hatol. Magyarországon az Északi- és a Dunántúli-középhegységben, valamint a Soproni-hegységben elterjedt, de szórványszerűen máshol is vannak előfordulásai. Nálunk jellemző élőhelyét a nyílt lombkoronájú, gyakran sziklás tölgyesek jelentik, de ezekkel szomszédos erdőszegélyekben, gyepekben, hegyi réteken is előfordul. Észtországban a tavaszi kankalin gyepi fajnak számít, így lehetséges az, hogy a program során a tavaszi kankalint elsősorban a gyepek állapotának felmérése miatt vizsgálták. A tavaszi kankalin Magyarországon védelem alatt nem áll, Európa-szinten sem számít veszélyeztetettnek, habár lokális állományai lehetnek veszélyben.

A tavaszi kankalin jellegzetes élőhelyén, egy melegkedvelő tölgyesben (Gerecse)

Tölgyes bokorerdő tisztásán, tavaszi hériccsel együtt (Pilis)

A szikláktól sem idegenkedik (Vértes)

Észtországban gyepi faj, tengerpartokon tömeges

A tavaszi kankalinról nagyon jó összefoglaló cikk olvasható itt: Brys, R. and Jacquemyn, H. (2009), Biological Flora of the British Isles: Primula veris L.. Journal of Ecology, 97: 581-600. https://doi.org/10.1111/j.1365-2745.2009.01495.x

A tavaszi kankalin Magyarországon két rokon fajjal keverhető össze. A sudár (másutt, talán tévesen sugár-) kankalin (Primula elatior) virágai nagyobbak, virágzata átlagisan kevesebb virágú, pártája halványsárga, csészéje nem felfújt. Sudár kankalinnal az Északi-középhegység hűvösebb, hegyvidékiesebb klímájú területein találkozhatunk. A szártalan kankalin (Primula vulgaris) tőkocsánya redukálódott, ezért a virágai mind a tőből, alacsonyan erednek. Pártája szintén halványsárga. Levelei egyenletesen keskenyedő vállúak. A szártalan kankalin Magyarországon nagyjából a Szekszárd-Sopron vonaltól délnyugatra, továbbá a Bakonyban elterjedt, de szórványos előfordulásai vannak a Vértesben, illetve az Északi-középhegység több pontján. Ahol több kankalinfaj fordul elő, ott kialakulhatnak hibridek, de ez soha nem tömeges jelenség, aligha befolyásolja a felmérés végkimenetelét. Egyedül a Bakonyban fed át jelentősen a szártalan és a tavaszi kankalin elterjedése.

Szártalan kankalin (Primula vulgaris)

Sudár kankalin (Primula elatior)
fotó: Willow, Wikipédia, https://tinyurl.com/4kxry2tx

Biztatunk minden természetbarátot, hogy egy kellemes tavaszi kirándulás keretében nézzen meg néhány kankalint, jegyezze fel ezeket az egyszerű adatokat róluk, és küldje be a megadott honlap utasításai szerint!

Megjelent a REMOS osztályozási módszerről szóló cikkünk a JVS-ben

2019 novemberében írtam arról, hogy kitaláltunk egy új osztályozási módszert, amelynek a REMOS (REallocation of Misclassified Objects based on Silhouette width) nevet adtuk. A módszerről most csak annyit írnék, hogy ezzel meglévő (akár véletlenszerű) osztályozásokon lehet javítani azáltal, hogy a "félreosztályozott" elemeket lépésenként átpakolgatjuk egy megfelelőbbnek tűnő csoportba. A jóság kritériuma pedig az adott objektum sziluett indexe. A módszert először preprintként közöltük le, hogy azonnal használhassuk és hivatkozhassuk a lengyel gyepek jellegalapú osztályozásához. Közben benyújtottuk a Journal of Vegetation Science-be is közlésre, s némi átalakítás után most végre el is fogadták. A cikkben a REMOS két verzióját egy hasonló elven működő, OPTSIL nevű módszerrel vetjük össze. A bírálati idő kicsit hosszúra nyúlt, mert nehezen talált a szerkesztő bírálót a viszonylag szűk és elméleti témájú cikkhez (azt írta, 11 visszautasított felkérés után vállalta el valaki), de cserébe mi gyorsan javítottunk mindent, így összességében az átlagosnak mondható, egy év körüli átfutás jött ki. A cikk nyílt hozzáférésű, és a 123997 azonosítójú OTKA PD projektem első cikke.

A REMOS mindkét verziója sokkal gyorsabb az OPTSIL-nél

Lengyel, A, Roberts, DW, Botta‐Dukát, Z. 2021. Comparison of silhouette‐based reallocation methods for vegetation classification. Journal of Vegetation Science; 32:e12984. https://doi.org/10.1111/jvs.12984

Abstract

Aims: Vegetation classification seeks to partition the variability of vegetation into relatively homogeneous but distinct types. There are many ways to evaluate, and potentially improve, such a partitioning. One effective approach involves calculating silhouette widths which measure the goodness‐of‐fit of plots to their cluster. We introduce a new iterative reallocation clustering method — Reallocation of Misclassified Objects based on Silhouette width (REMOS) — and compare its performance with an existing algorithm — OPTimizing SILhouette widths (OPTSIL). REMOS reallocates misclassified objects to their nearest‐neighbour cluster iteratively. Of its two variants, REMOS1 reallocates only the object with the lowest silhouette width, while REMOS2 reallocates all objects with negative silhouette width in each iteration. We test how REMOS1, REMOS2 and OPTSIL perform in terms of: (a) cluster homogeneity and separation; (b) the number of diagnostic species; and (c) runtime.

Methods: We classified simulated data with the flexible‐beta algorithm for values of beta from −1 to 0. These classifications were subsequently optimized by REMOS1, REMOS2 and OPTSIL and compared for mean silhouette widths, misclassification rate, and runtime. We classified three vegetation data sets from two to ten clusters, optimized all outcomes with the three reallocation methods, and compared their mean silhouette widths, misclassification rate, and number of diagnostic species.

Results: OPTSIL achieved the highest mean silhouette width across the majority of the data sets. REMOS achieved zero or negligible misclassifications, outperforming OPTSIL on this criterion. REMOS algorithms were typically more than an order of magnitude faster to calculate than OPTSIL. There was no clear difference between REMOS and OPTSIL in the number of diagnostic species.

Conclusions: REMOS algorithms may be preferable to OPTSIL when: (a) the primary objective is to reduce the number of negative silhouette widths in a classification, as opposed to maximizing mean silhouette width; or (b) when the time efficiency of the algorithm is important.

Sikeres diplomadolgozat-védés

Ma Hegedüs Márk hallgatóm jeles minősítéssel megvédte "A Hierochloë repens magyarországi elterjedése és élőhelyválasztása" című mesterszakos diplomadolgozatát az ELTE Növényrendszertani, Ökológiai és Elméleti Biológiai Tanszékén. Eredményéhez ezúton is gratulálok! Márk belső konzulense Kalapos Tibor volt, segítségét köszönöm.

Kúszó szentperje (Hierochloë repens)

A Hierochloë repens hazai ismeretéről már írtam a blogomon. Márk áttekintette a hazai herbáriumi gyűjtéseket, valamint a Flóraatlasz adatai alapján a fajok kölcsönös előfordulásain alapuló módszerrel modellezte a faj elterjedését.

Mesterséges intelligencia - igazi fajismeret? Avagy mire jók a növényhatározó alkalmazások

A fajok felismerése egy elsőre bonyolultnak tűnő mintázat-felismerési probléma: bizonyos vizuális (és nem csak vizuális) mintázatokat észlelve bizonyos fajhoz sorolunk egyedeket. Korunk egyik technológiai zászlóshajója a mesterséges intelligencia, azon belül is a gépi tanulás, amelynek lényege, hogy "tanuló adatokat" megadva a gép felismer törvényszerűségeket, amelyek alapján új adatokra vonatkozóan döntéseket tud hozni. Ha a tanuló adatok a fajok jellemzőit tartalmazzák (pl. róluk készült fotók vagy hangfelvételek), akkor a gép "megtanítható" a határozásra, az új adatokat a megtanított tudás alkalmazásával fogja besorolni. Az automatizált fajfelismerés tudományos potenciálja óriási az ökológiában (is), hiszen ha a kellő megbízhatósági szintet elérik az eszközök, akkor sokkal kisebb zavarással, sokkal kevesebb szubjektív tényezővel, kevesebb (vagy más jellegű) logisztikai korláttal több és standardizáltabb adatot lehet gyűjteni. Madártani felmérésnél például a felmérő jelenléte egy fontos zavaró tényező a madarak számára. Egyes fajok egy napnak csak korlátozott időszakában aktívak; ha éppen nem akkor vagyunk jelen, nem vesszük őket észre. Ha azonban kihelyezünk egy hangrekordert, amely folyamatosan veszi az élőhelyen megszólaló madárhangokat, majd azokat fel is ismeri, azzal a fenti problémákat kiküszöböltük. Ezt azonban még számos egyéb kihívás nehezíti, ld. ezt a review-cikket. (Létezik egyébként már "okostávcső" is a Swarovski jóvoltából, bár ennek a tudományos relevanciája még elhanyagolható.) A növények esetén meglátásom szerint egyelőre nem annyira a tudományos adatgyűjtés, inkább az ismeretterjesztés, az érdeklődők és a botanika határterületein dolgozók igényeinek kielégítése a cél. A gyakorlatban ez annyit tesz, hogy sok kiránduló, gazdálkodó, terepen dolgozó, de elmélyült botanikai ismeretekkel nem rendelkező ember szeretné, ha néha megmondaná valaki ennek vagy annak a virágnak, fának, gyümölcsnek a nevét. (Közvetetten, persze, citizen science formájában ez is hasznosulhat a tudományban.) Az efféle kérdésekre a választ sokan jelenleg is a Facebookon, valamelyik természetismereti csoportban találják meg, amitől már csak egy lépés lenne, ha egy megbízható alkalmazás automatikusan tudna válaszolni. Ezzel a céllal már számos okostelefonos alkalmazás beszerezhető - róluk lesz szó ebben a bejegyzésben.

Borzas nefelejcs (Myosotis ramosissima)

De mennyire is jók valójában ezek az alkalmazások? Hogyan használjuk őket tényleg okosan, mikor jelentenek igazi segítséget? Ennek eldöntésére végeztem egy tesztet. Kiválasztottam 20 növényfotómat, majd mindegyiket meghatároztattam okostelefonos applikációkkal. A fotók közelképek elmosott háttérrel, így a kérdéses növény mindegyiken kiemelkedik. A fajok Magyarországon honosak, mindegyik egyértelműen (bár nem egyformán könnyen) felismerhető a fotó alapján. Az összes fotó megtekinthető ezen az oldalon. A pontozás az alábbi rendszer szerint történt. 1 pont járt azért, ha az app a legvalószínűbb fajként helyes választ adott. 0.75 pont járt azért, ha a kérdezett faj az öt legvalószínűbb megoldás között szerepelt, de nem az első helyen. 0.5 pontot ért, ha a megoldások között közeli rokon fajok szerepeltek, de a kérdéses növény nem, vagy nem az öt legvalószínűbb lehetőség között volt a helyes válasz. 0.25 ponttal honoráltam, ha az app nem adott közeli találatot, de legalább a család szintjére szűkítette a megoldások körét (pl. ha a csillagpázsitnál felismerte, hogy pázsitfűféle). 0 pont járt az ennél pontatlanabb válaszért. Fontos megjegyeznem, hogy nem vagyok egy telefonguru, ezért nem annyira technikai szemléletű, inkább felhasználó-központú a vizsgálatom. Csak ingyenes verziókat teszteltem. A tesztelt applikációk betűrendben az alábbiak voltak, és rögtön írom is a tapasztalatokat.

Flora Incognita: Egyszerű, letisztult küllemű, logikus alkalmazás, amely megpróbálja követni a hagyományos határozás menetét. A határozás elején választanunk kell, hogy a kérdéses növény egy virágos lágyszárú vagy cserje, egy fa, egy fű- vagy sásféleség, vagy pedig egy haraszt. Utána az app megadott részekről kér fotót, pl. virágos lágyszárú/cserje esetén először a virágról felülről. Ha ennyiből nem ismeri fel, akkor újabb részletet kér a levélről, majd sikertelenség esetén egyet a virágról oldalról, aztán a termésről, és az egész növényről. Ha még így sem elég biztos a megoldás, akkor felkínál több alternatívát, amiket az egyezés erőssége szerint súlyoz, illetve van lehetőség új fajt bevinni is. Mivel nem készültem ennyi fotóval, minden növényt egyetlen fotóból kellett kitalálnia, ezért az eredmény az appra nézve hátrányos, de még így is 17,5 pontot ért el. A pusztai ternyére közönséges ternyét mondott, a nagy pacsirtafüvet más pacsirtafüveknek vélte, illetve a sokvirágú habszegfüvet a keresztesek között kereste. Rögtönöztem egy gyors kerti tesztet, ahol a kéréseknek megfelelő fotókat tudtam készíteni, így kitalálta a perzsa veronikát, a tyúkhúrt, sőt, az ugarpalástfű csíranövényét is. (Hozzá kell tennem, hogy növényfotózásra szinte alkalmatlan a telefonom.) Reklámmentes és teljesen ingyenes alkalmazás, melynek egyetlen hátrányaként esetleg az róható fel, hogy (egyelőre) csak európai fajok vannak benne. Jobban utánaolvasva kiderül, hogy a Flora Incognita az Ilmenaui Egyetem és a Max Planck Intézet közös projektje, amelyben az "okos" technológiát a botanikai kutatás szolgálatába állítva végeznek fejlesztéseket. A projekt keretében érdekes tudományos cikkek is szép számmal jelentek meg, pl. arról, hogy mely növényi részek a leginformatívabbak a fotóról történő határoztatáskor.

LeafSnap: A kép feltöltése vagy a fotózás után ki kell választanunk, hogy milyen növényi rész van a képen. Idegesítően sok a reklám, a fizetős prémium verzióban ezektől bizonyára mentesülünk. 17,75 ponttal zárt, ez a második legjobb eredmény.

NatureID: Csak fotóznunk kell mindenféle állítgatás nélkül, viszont egy nap csak korlátozott mennyiségű (talán 5) képet enged. A teszt első lefuttatása után néha újrateszteltem, és előfordult, hogy más eredményeket kaptam, ezek a pontszámon is változtattak. A végső táblázatom szerint 14,75 pontot ért el.

PictureThis: Fizetős alkalmazás, csak három képet lehetett ingyen határoztatni, azokon viszont aránylag jól szerepelt (a nehezebbeket töltöttem fel). Kár érte.

Plant Lens: Igen rövid tapasztalatra engedett szert tenni ez az alkalmazás. Az elején már gyanítottam, hogy nem lesz ez annyira ingyenes, mint ahogyan hirdetik. Miután elkérte az engedélyeket a kamerám és a tárhelyem használatához, bedobtam a csillagpázsit fotóját. A fancy külcsínnyel profi analízis hatását próbálta kelteni, aztán részben kicsillagozott betűkkel írta az eredményt, ígérve, hogy 3 napos ingyenes használat után évi 22 499 Ft-ért megmutatja az eredményt. Persze, a látszó betűkből kitaláltam, hogy a pirók ujjasmuharra gondolt. Kérem szépen, félrehatározni én ennél olcsóbban is tudok... A Plant Lens így 0 ponttal zárta a tesztet.

PlantNet: Nagyon egyszerű és felhasználóbarát, közben jól teljesítő alkalmazás. Csak fotózunk, megmondjuk, hogy milyen növényi részt ábrázol a kép, és jön a megfejtés. Reklámmal nem találkoztam, teljesen ingyenesnek és funkcionálisnak tűnik, és még a versenyt is megnyerte 18 pontjával.

PlantSnap: Bosszantóan sok reklámmal megtűzdelt alkalmazás. Egy nap leforgása alatt 10 határozást enged az ingyenes verzió. A feltöltött képen nekem kell bejelölnöm az informatív részt, még ha az nem is fér bele az ezt megjelölendő négyzet alakú fókuszba. 10-ből 7 pontot ért el, ami nem valami fényes, így pláne nem látok racionális indokot, ami miatt megérné ezzel foglaltatni eszközünk memóriáját.

Seek: Sok a nagyon pontatlan, bár emiatt mértéktartó határozás, pl. a nemes cickafarkról csak annyit sikerült elárulni, hogy kétszikű. Szerény 8,25 pontot gyűjtött be. Úgy látom, ez az iNaturalist természetbúvár közösség határozó appja, sok projekthez, kihíváshoz lehet csatlakozni. Lehet, hogy az adatgyűjtés szempontjából kedvezőnek találják, hogy az adatok inkább pontatlanok, mint tévesek.

Az eredmények

Google Lens: olvasói kérdés nyomán, utólag adtam hozzá, a táblázatban nem szerepel. A Google ingyenes fordított képkeresője, nagyon felhasználóbarát, de csak közepes eredményt, 15,75 pontot ért el. Érdekessége, hogy egyik képre sem kapott 0 pontot, de 1-es is aránylag ritkán - vagyis ritkán maradt teljesen tanácstalan, de a kisebb hibák, pontatlanságok gyakoriak.

Azt láthatjuk tehát, hogy a növényhatározó alkalmazások megbízhatósága eléggé tág határok között mozog, és a legjobb eredmény is "csak" 90%-os lett az általam alkalmazott pontrendszer szerint (amelyben nem tökéletes válasz is érhetett töredékpontot). Szintén van különbség hozzáférhetőség tekintetében. A versenyt a PlantNet nyerte, de őszintén szólva több lehetőséget látok a Flora Incognitában. Érdemes megjegyezni, hogy az applikációk megbízhatósága nagy mértékben függ a fotók minőségétől. A tesztemben ideálishoz közeli képeket használtam, de telefonnal ritkán sikerül ilyeneket készíteni, maguk a növények sincsenek mindig "tökéletes" állapotban.

A sokvirágú habszegfű (Silene multiflora) kemény diót jelentett az alkalmazásoknak

Sokatmondó az egyes fotók felismerési sikere is. A sokvirágú habszegfű fotójára csak a PictureThis kapott 0,75 pontot, a NatureID pedig 0,5-öt, így több 0-val az átlag 0,18 lett. A gyenge eredmény valószínűleg egyaránt köszönhető annak, hogy a fotón csak virágzat szerepelt, ami eléggé karcsú megjelenésű, fontos bélyege az elágazás módja, maguk a virágok kicsik, világosak, így összességében nem sok információt hordoznak, valamint annak, hogy a sokvirágú habszegfű egy keleties, euro-szibériai elterjedésű faj, és azokban az országokban hiányzik vagy nagyon ritka, ahonnan valószínűleg a tanuló adatok származnak. Átlagosan 0,5-0,5 pontnyi felismerés jött össze a délvidéki perjeszittyóra, a pusztai ternyére, a sárga palkára és a nagy pacsirtafűre. Mind a négy fajra igaz, hogy vannak nagyon hasonló, de jóval gyakoribb és elterjedtebb rokonaik, amelyektől apróbb bélyegek különböztetik meg, valamint amelyek mellett alulreprezentáltnak számíthatnak a tanuló fotók között. A legkönnyebben felismerhető fotóknak a vastövű imola (átlag 1 pont), mezei szarkaláb, a madárfészek-kosbor (0,96-0,96), az erdei szellőrózsa (0,89), a fehér gyíkfű (0,82) valamint a sóskaborbolya és a tavaszi sás (0,82-0,82) bizonyult. Az utóbbi faj jó eredménye meglepett, hiszen a sások nem tartoznak a könnyen határozható csoportok közé, igaz, a fotó kvázi-tökéletes volt, a tavaszi sás pedig egy könnyű faj a sások között. Mindemellett a sikeresen felismert fajok jellemzően karakteres megjelenésű, jól fotózható, elterjedt növények.

A vastövű imolát (Centraurea scabiosa s.lat.) minden alkalmazás kitalálta

Hogyan és mikor érdemes tehát használni a jelenleg rendelkezésre álló applikációkat? Azt gondolom, hogy a jól teljesítő alkalmazások arra mindenképpen alkalmasak, hogy puszta kíváncsiságát kielégítse egy laikus anélkül, hogy komoly utánajárásba kelljen kezdenie. Ha jó a fotó, és eleve olyan faj a kérdés, ami egy átlagos kirándulónak, gazdálkodónak megragadja a tekintetét, akkor eléggé megbízható lesz a válasz, ha meg becsúszik egy hiba, akkor sincs gond. Ha külföldre utazom és nem lesz növényhatározóm az adott országhoz, de lesz megfizethető net a telefonomon, akkor nagyon valószínű, hogy én is valamelyik appot hívom segítségül. Nehezebben fotózható növényeknél érdemes több kritikával szemlélni az eredményt, illetve érdemes mindig figyelni arra, ha az alkalmazás több alternatív megoldást kínál. Soha ne bízzunk annyira az eredményben, hogy az alapján fogyasszunk a növényből! Mindig emlékezzünk arra, hogy a határozó nem mindentudó, csak a meglévő tudásra építve próbálja automatizálni a szakértői döntést. "Felkészültsége" a tanuló adatsoron (vagyis a szakértők által ellenőrzött, meghatározott fotókon) és a tanulás módján múlik; ami ehhez képest újdonság (pl. nem ismert faj, szokatlan körülmények), ott a tévedés esélye megnő. Várható, hogy a gépies munkában, az állatok és növények "futószalagon" történő azonosításában a mesterséges intelligencia szerepe egyre nagyobb lesz a tudományban is. Gyanítom azonban, hogy a hús-vér szakértők még jó ideig elengedhetetlenek lesznek a váratlan, egyedi problémák megoldásában. Nem utolsó sorban az önálló felfedezések személyes örömét egyik applikáció sem pótolhatja, ami egy nagyon fontos szempont az oktatás-nevelés számára. Azt gondolom ugyanis, hogy az alkalmazás segítségével könnyen szerzett információ, a faji hovatartozás, amihez több alkalmazásnál további ismertetők is társulnak, nem feltétlenül kedvez a természet gyerekekkel való megismertetésének. Sem pszichológus, sem pedagógus nem vagyok, azt viszont tudni vélem, hogy a gyerekek számára a megismerés és egy témában való elmélyülés nem pusztán a száraz információ begyűjtését jelenti, hanem egy gyakorlatibb, tapasztalatibb érintkezést, élményszerzést, átélést. Feltételezem, hogy az a gyerek, aki végiglapozza a határozókulcsot, közben háromszor "eltéved" benne, a kezét közben összeszúrja a begyűjtött bogáncs, megérzi a határozó lapjai közé rakott, megszáradt növény illatát, feltűnik neki, ahogy a lepréselt növény virágai a lapok között termésbe értek, nos az a gyerek még akkor is többet fog tudni, ha nem árasztja el információval a telefonja.

Végezetül szóvá teszem azt a néhány hónapja érzett felháborodásomat, amikor megláttam, hogy az egyik "zöld" tematikában utazó online magazin azt a címet adta a cikkének, hogy "Bárki vérbeli természetbúvár lehet egy mobillal", majd a folytatásban a "korábban bevált, ám lassú és körülményes" növény- és állathatározó könyvek korszerű alternatívájaként mutatott be három okostelefonos fajfelismerő applikációt (szerepeltek a tesztben is). Arról lehet vitatkozni, hogy mi a vérbeli természetbúvárság definíciója, és el lehetne intézni annyival, hogy ez a cikk nem nekem szól, és hogy milyen jól terjed a tudás a világban az efféle appok által, meg hogy miért baj az, ha Egyszerű Béláné Gizike rosszul határozza meg a kikapált egyéves veronikákat. Mindezt értem. Amit azonban borzasztóan károsnak, valójában tudományellenesnek tartok, az annak a tévképzetnek a terjesztése, amit a cikk címe sugall: hogy nem kell itt utánajárni, nem kell megkérdezni a szakértőt, aki egész életét erre szánta, nem kell lehajolni-begyűjteni-nagyítózni-kidobni-visszamenni-megintmegnézni, nem kell érte harcolni, mert csak egy bökés a képernyőre, és már dobja is ki a magasságos app a fajnevet. Aztán szelfi a zöldben, fotó instára, és meg is vagyunk, minek ezzel annyit vacakolni?! Nem, kérem, ezek tudományos kérdések! Lehet, hogy Egyszerű Béláné Gizikének mindegy, milyen veronikát kapált ki, és a világnak is mindegy, hogy Gizike tudja-e a pontos fajnevet, de meggyőződésem, hogy mindenkinek jobb, ha még Gizike is tudja, hogy az egyéves veronikák határozása során legalább 5-10 faj szóba jöhet, és akik ezeket megbízhatóan felismerik, netán magukat a fajokat is tudják kritikusan szemlélni, azok tudását nem adták ingyen. Nélkülük aztán Gizike bökdöshetné a képernyőt... Nagy szerencse, amikor egyes appokban visszaköszön ez a kritikus szemlélet, és szemmel láthatóan a fejlesztők is igyekeznek megóvni a felhasználót a hamis bizonyosságtól több alternatív megoldás felkínálásával. Kezeljük tehát helyén az eszközöket, és becsüljük meg a valódi tudást - amíg létezik!