Sistematización del procesamiento de metadatos y datos taxonómicos de cámaras trampa para la generación y publicación de DwC (2024)
Las cámaras trampa son una herramienta ampliamente utilizada para estudiar y monitorear la biodiversidad, beneficiando a investigadores, además de la comunidad en general, incluyendo guardabosques, propietarios de reservas naturales y personal interesado en la conservación. Estos esfuerzos de monitoreo generan grandes volúmenes de datos de valor para la ciencia, contribuyendo a la compresión de la biodiversidad, especialmente de mamíferos. No obstante, la complejidad asociada al procesamiento y análisis de esta información es evidente, puesto que requiere conocimientos técnicos sobre taxonomía y habilidades para la gestión de formatos, obstaculizando su publicación en plataformas como la Global Biodiversity Information Facility (GBIF) y el Sistema de Información Sobre Biodiversidad (SIB Colombia). Reconociendo la importancia de difundir datos provenientes de cámaras trampa para la gestión de la biodiversidad, proponemos un flujo de trabajo en R para el procesamiento de estos datos eficientemente, sin la necesidad de conocimientos taxonómicos profundos y automatizando la generación del formato Darwin Core (Dwc). En contraste con otras herramientas disponibles para el procesamiento de datos de biodiversidad, nuestra propuesta se enfoca en promover y simplificar la publicación de datos por parte de la comunidad académica y actores no académicos, garantizando la calidad técnica de los datos, la exactitud en la taxonomía utilizada y disminuyendo el tiempo de diligenciamiento de formatos para su publicación. Para validar el manejo más eficiente en términos de la reducción del tiempo empleado en el procesamiento de datos de biodiversidad, se utilizó un set de datos obtenidos en La Reserva Natural El Globo (Támesis, Antioquia). A partir de los resultados obtenidos en una prueba experimental con un total de 10 voluntarios expertos y no expertos, se concluye que la implementación del flujo de trabajo permite una reducción del tiempo empleado en el procesamiento de datos y el diligenciamiento del formato DwC. Además de acelerar el proceso, esta automatización reduce la carga de trabajo y potencialmente disminuye los errores en el diligenciamiento del formato.