La science citoyenne (CS) n'est pas encore établie de manière définitive comme un atout de recherche primaire. Ceci implique des taux de "Peer review" faibles et le constat que les articles issus de données de science citoyenne sont peu cités. Selon les auteurs, un facteur important est comment la science citoyenne est perçue par les chercheurs. Notamment, la présence de doute sur la qualité des données, la manque de design expérimental, le faible entraînement des participants et les problèmes de contrôles standardisées semblent expliquer pourquoi la CS n'a pas encore été reconnue comme un atout primordial.

Les auteurs proposent une évaluation systémique et quantitative des facteurs qui relient la perception des chercheurs à l'utilisation de la science citoyenne. Ils proposent d'identifier les barrières en traitant trois axes principaux :

1. Perception de la science citoyenne par les chercheurs
2. Exigences vis-à-vis des données.
3. Connaissance des projets de science citoyenne

Cette étude se base sur des questionnaires en ligne, remplis par des chercheurs et des responsable de projet de CS.

Pour les chercheurs, on cherche à savoir :

1. Le degré d'utilisation de la CS dans leur recherche
2. Leur perception de la CS et des données
3. Les exigences méthodologiques

Pour les gestionnaires de projets, on cherche à savoir :

1. Les buts du projet et les détails administratifs
2. Les protocoles d'échantillonnage
3. Les statistiques démographiques des participants

Afin de mettre en évidence un patron explicatif entre la probabilité de publication en utilisant des données de science citoyenne et les réponses aux questionnaires, les auteurs utilisent une approche de modélisation non-paramétrique. En outre, en univarié, ils réalisent des statistiques descriptives et comparatives pour mettre en évidence la correspondance entre projet de CS et les perceptions, les préférences et les attentes des chercheurs.

Les résultats démontrent la présence de différences entre la perception des chercheurs et des responsables de projets (Figure 1c). Le fait qu'un projet de CS soit issu d'un établissement académique augmente la probabilité de publication (Figure 1a). Par ailleurs, les auteurs constatent que la démographie des citoyens scientifiques impacte fortement le taux de publication (Figure 1b).

Les chercheurs exprimant un doute sur la qualité des données et qui étaient sceptique envers du succès de publication ont une probabilité inférieure de publier. Par ailleurs, la probabilité de publication est plus élevée si l'échantillonnage a été effectué par des participants formés. La probabilité de publication augmente avec l'ancienneté du projet et la présence d'une phase d'entrainement des participants. En outre, la probabilité de publication diminue si le but du projet n'est pas un apport à la recherche, mais uniquement un apport éducatif au public.

L'approche de cet article est très pertinente. Elle permet de mettre en évidence des facteurs qualitatifs justifiant pourquoi la science citoyenne à ce jour n'est toujours pas acceptée comme un atout primordial en recherche.

1. Préférences sur l'origine des données
   Les chercheurs préfèrent des données collectées par d'autres scientifiques, notamment des universitaires par rapport à celles collectées par d'autres non-scientifiques (amateurs et citoyens scientifiques).

2. Qualité des données
   La qualité des données est critiquée par les chercheurs et les responsable de projets déclarent une qualité inconsistante.

3. Conscience des projets de science citoyenne
   Les chercheurs ne réalisent pas forcément qu'il existe des projets de science citoyenne dans leur domaine de prédilection.

4. Pertinence
   La science citoyenne ne peut pas être appliquée dans tous les domaines de recherche.