Notes on a small collection of Prioninae from North-East Madagascar with the description of a new Schizodontus/ Quentin amp; Villiers, 1974 (Cerambycidae, Closterini).

We present observations from a small collection of longhorns belonging to the subfamily Prioninae and collected during an expedition in the rainy season to a newly designated protected area, Mahimborondro, in North-East Madagascar. The material includes a new species (S. mahimborondroensis sp. nov.) of Closterini (Prioninae) from a small genus with only two described species (Schizodontus angustus Quentin Villiers, 1974 and S. latus Quentin Villiers, 1974). An identification key to the three species is included.

Digital data sources and methods for conservation culturomics.

Ongoing loss of biological diversity is primarily the result of unsustainable human behavior. Thus, the long-term success of biodiversity conservation depends on a thorough understanding of human-nature interactions. Such interactions are ubiquitous but vary greatly in time and space and are difficult to monitor efficiently at large spatial scales. However, the Information Age also provides new opportunities to better understand human-nature interactions because many aspects of daily life are recorded in a variety of digital formats. The emerging field of conservation culturomics aims to take advantage of digital data sources and methods to study human-nature interactions and thus to provide new tools for studying conservation at relevant temporal and spatial scales. Nevertheless, technical challenges associated with the identification, access, and analysis of relevant data hamper the wider adoption of culturomics methods. To help overcome these barriers, we propose a conservation culturomics research framework that addresses data acquisition, analysis, and inherent biases. The main sources of culturomic data include web pages, social media, and other digital platforms from which metrics of content and engagement can be obtained. Obtaining raw data from these platforms is usually desirable but requires careful consideration of how to access, store, and prepare the data for analysis. Methods for data analysis include network approaches to explore connections between topics, time-series analysis for temporal data, and spatial modeling to highlight spatial patterns. Outstanding challenges associated with culturomics research include issues of interdisciplinarity, ethics, data biases, and validation. The practical guidance we offer will help conservation researchers and practitioners identify and obtain the necessary data and carry out appropriate analyses for their specific questions, thus facilitating the wider adoption of culturomics approaches for conservation applications.

Fuentes de Información Digital y Métodos para la Culturomia de la Conservación Resumen La continua pérdida de biodiversidad es el resultado principal del comportamiento humano insostenible. Por esto, el éxito a largo plazo de la conservación de la biodiversidad depende de una comprensión exhaustiva de las interacciones humano-naturaleza. Dichas interacciones son ubicuas pero varían enormemente en el tiempo y el espacio, lo que dificulta su monitoreo eficiente a escalas espaciales amplias. Sin embargo, la Era de la Información también nos proporciona nuevas oportunidades para comprender de mejor manera las interacciones humano-naturaleza pues muchos aspectos de la vida diaria quedan registrados en una variedad de formatos digitales. El campo emergente de la culturomia de la conservación busca aprovechar los recursos y los métodos digitales para estudiar las interacciones humano-naturaleza y así proporcionar nuevas herramientas para el estudio de la conservación a escalas temporales y espaciales relevantes. No obstante, las dificultades técnicas asociadas con la identificación, acceso y análisis de la información relevante obstaculizan la adopción más amplia de los métodos de la culturomia. Para ayudar a superar estas barreras proponemos un marco de trabajo de investigación de culturomia de la conservación que aborde la obtención de datos, el análisis y los sesgos inherentes. Entre las principales fuentes de datos sobre culturomia se incluyen las páginas web, las redes sociales y otras plataformas digitales a partir de las cuales se pueden obtener medidas del contenido y la participación. Normalmente se busca obtener datos crudos a partir de este tipo de plataformas, pero esto requiere que se tengan en consideración las vías de acceso, el almacenaje y la preparación de la información para su posterior análisis. Los métodos para el análisis de datos incluyen analísis de redes para explorar las conexiones entre los temas, el análisis de series de tiempo para los datos temporales y el modelado espacial para resaltar los patrones espaciales. Los desafíos sobresalientes asociados a la investigación en culturomia incluyen temas de interdisciplinariedad, ética, sesgos de datos y validación. La orientación práctica que ofrecemos ayudará a los investigadores y practicantes de la conservación a identificar y obtener los datos necesarios. También les ayudará a realizar análisis apropiados para responder a sus preguntas específicas, facilitando así la adopción más amplia de las estrategias de culturomia para su aplicación en la conservación.

Combining culturomic sources to uncover trends in popularity and seasonal interest in plants.

Culturomic tools enable the exploration of trends in human-nature interactions, although they entail inherent biases and necessitate careful validation. Furthermore, people may engage with nature across different culturomic data sets differently. We evaluated people's digital interest and engagement with plant species based on Wikipedia and Google data and explored the conservation implications of these temporal interest patterns. As a case study, we explored the digital footprints of the most popular plant species in Israel. We analyzed 4 years of daily page views from Hebrew Wikipedia and 10 years of daily Google search volume in Israel. We modeled popularity of plant species in these 2 data sets based on a suite of plant attributes. We further explored the seasonal trends of people's interest in each species. We found differences in how people interacted digitally with plants in Wikipedia and Google. Overall, in Google, searches for species that have utility to humans were more common, whereas in Wikipedia, plants that serve as cultural emblems received more attention. Furthermore, in Google, popular species attracted more attention over time, opposite to the trend in Wikipedia. In Google, interest in species with short bloom duration exhibited more pronounced seasonal patterns, whereas in Wikipedia, seasonality of interest increased as bloom duration increased. Together, our results suggest that people's digital interactions with nature may be inherently different depending on the sources explored, which may affect use of this information for conservation. Although culturomics holds much promise, better understanding of its underpinnings is important when translating insights into conservation actions.

Combinación de las Fuentes de Culturomia para Descubrir las Tendencias en la Popularidad y el Interés Estacional por las Plantas Resumen Las herramientas utilizadas por la culturomia permiten la exploración de las tendencias en las interacciones humano-naturaleza, aunque conllevan sesgos inherentes y necesitan de una verificación minuciosa. Además de lo anterior, las personas pueden vincularse de maneras diversas con la naturaleza a través de diferentes conjuntos de datos de culturomia. Evaluamos el interés y el vínculo digitales de las personas con algunas especies de plantas con base en información de Wikipedia y Google y exploramos las implicaciones para la conservación de estos patrones de interés temporal. Como estudio de caso, exploramos las huellas digitales de las especies de plantas más populares en Israel. Analizamos la información recolectada a lo largo de cuatro años sobre las vistas diarias por página en la Wikipedia Hebrea y la información de diez años del volumen de búsqueda en Google en Israel. Modelamos la popularidad de las especies de plantas en estos dos conjuntos de datos con base en una serie de atributos botánicos. Adicionado a esto, exploramos las tendencias estacionales del interés de las personas en cada especie. Encontramos diferencias en cómo las personas interactuaron digitalmente con las plantas en Wikipedia y en Google. En general, en las búsquedas de Google para especies que tienen utilidad para los humanos fueron más comunes, mientras que en Wikipedia las plantas que fungen como emblemas culturales recibieron más atención. Además, en Google, las especies populares atrajeron más atención conforme pasaba el tiempo, contrario a las tendencias en Wikipedia. En Google, las especies con una duración corta de florecimiento exhibieron patrones estacionales más pronunciados, mientras que en Wikipedia la estacionalidad del interés incrementó conforme incrementa la duración del florecimiento. En conjunto, nuestros resultados sugieren que las interacciones digitales de las personas con la naturaleza pueden ser inherentemente diferentes dependiendo de las fuentes que se exploren, lo cual puede afectar al uso de esta información para la conservación. Aunque la culturomia parece prometer mucho, un mejor entendimiento de sus sustentos es importante cuando se quieran transformar los conocimientos en acciones de conservación.

Using Wikipedia to measure public interest in biodiversity and conservation.

The recent growth of online big data offers opportunities for rapid and inexpensive measurement of public interest. Conservation culturomics is an emerging research area that uses online data to study human-nature relationships for conservation. Methods for conservation culturomics, though promising, are still being developed and refined. We considered the potential of Wikipedia, the online encyclopedia, as a resource for conservation culturomics and outlined methods for using Wikipedia data in conservation. Wikipedia's large size, widespread use, underlying data structure, and open access to both its content and usage analytics make it well suited to conservation culturomics research. Limitations of Wikipedia data include the lack of location information associated with some metadata and limited information on the motivations of many users. Seven methodological steps to consider when using Wikipedia data in conservation include metadata selection, temporality, taxonomy, language representation, Wikipedia geography, physical and biological geography, and comparative metrics. Each of these methodological decisions can affect measures of online interest. As a case study, we explored these themes by analyzing 757 million Wikipedia page views associated with the Wikipedia pages for 10,099 species of birds across 251 Wikipedia language editions. We found that Wikipedia data have the potential to generate insight for conservation and are particularly useful for quantifying patterns of public interest at large scales.

La Wikipedia como Instrumento de Medición del Interés Público por la Biodiversidad y la Conservación Resumen El crecimiento reciente de los datos masivos en línea ofrece oportunidades para la medición rápida y asequible del interés público. La culturomia de la conservación es un área emergente de investigación que utiliza la información en línea para estudiar las relaciones entre el humano y la naturaleza y usarlas para la conservación. Los métodos de conservación basados en culturomia, aunque prometedores, todavía están siendo desarrollados y refinados. Consideramos el potencial de Wikipedia, la enciclopedia en línea, como recurso para la culturomia de la conservación y los métodos para usar sus datos en la conservación. El gran tamaño de Wikipedia, su uso extenso, estructura subyacente de datos y acceso abierto tanto a su contenido como a sus análisis de uso hacen que sea muy adecuada para usarse en la investigación de culturomia de la conservación. Las limitantes de usar la información de Wikipedia incluyen la falta de ubicación de la información asociada con algunos metadatos y la información limitada sobre los motivos de muchos usuarios. Hay siete pasos metodológicos a considerar cuando se usa la información de Wikipedia para la conservación: la selección de metadatos, temporalidad, taxonomía, representación del idioma, geografía de la Wikipedia, geografía física y biológica y medidas comparativas. Cada una de estas decisiones metodológicas puede afectar a las medidas del interés en línea. Como estudio de caso, exploramos estos temas analizando 757 millones de vistas de páginas en Wikipedia para las páginas sobre 10, 099 especies de aves a través de 251 ediciones de Wikipedia en idiomas diferentes. Encontramos que la información de Wikipedia fue particularmente útil para cuantificar los patrones de interés público a grandes escalas y tiene el potencial para generar conocimiento para la conservación.

Conservation prioritization can resolve the flagship species conundrum.

Conservation strategies based on charismatic flagship species, such as tigers, lions, and elephants, successfully attract funding from individuals and corporate donors. However, critics of this species-focused approach argue it wastes resources and often does not benefit broader biodiversity. If true, then the best way of raising conservation funds excludes the best way of spending it. Here we show that this conundrum can be resolved, and that the flagship species approach does not impede cost-effective conservation. Through a tailored prioritization approach, we identify places containing flagship species while also maximizing global biodiversity representation (based on 19,616 terrestrial and freshwater species). We then compare these results to scenarios that only maximized biodiversity representation, and demonstrate that our flagship-based approach achieves 79-89% of our objective. This provides strong evidence that prudently selected flagships can both raise funds for conservation and help target where these resources are best spent to conserve biodiversity.

A season for all things: Phenological imprints in Wikipedia usage and their relevance to conservation.

Phenology plays an important role in many human-nature interactions, but these seasonal patterns are often overlooked in conservation. Here, we provide the first broad exploration of seasonal patterns of interest in nature across many species and cultures. Using data from Wikipedia, a large online encyclopedia, we analyzed 2.33 billion pageviews to articles for 31,751 species across 245 languages. We show that seasonality plays an important role in how and when people interact with plants and animals online. In total, over 25% of species in our data set exhibited a seasonal pattern in at least one of their language-edition pages, and seasonality is significantly more prevalent in pages for plants and animals than it is in a random selection of Wikipedia articles. Pageview seasonality varies across taxonomic clades in ways that reflect observable patterns in phenology, with groups such as insects and flowering plants having higher seasonality than mammals. Differences between Wikipedia language editions are significant; pages in languages spoken at higher latitudes exhibit greater seasonality overall, and species seldom show the same pattern across multiple language editions. These results have relevance to conservation policy formulation and to improving our understanding of what drives human interest in biodiversity.