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Monitoring free-ranging animals in their natural habitat is a keystone of ecosystem conservation and increasingly important in the context of current rates of loss of biological diversity. Data collected from individuals of endangered species inform conservation policies. Conservation professionals assume that these data are reliable—that the animals from whom data are collected are representative of the species in their physiology, ecology, and behavior and of the populations from which they are drawn. In the last few decades, there has been an enthusiastic adoption of invasive techniques for gathering ecological and conservation data. Although these can provide impressive quantities of data, and apparent insights into animal ranges and distributions, there is increasing evidence that these techniques can result in animal welfare problems, through the wide-ranging physiological effects of acute and chronic stress and through direct or indirect injuries or compromised movement. Much less commonly, however, do conservation scientists consider the issue of how these effects may alter the behavior of individuals to the extent that the data they collect could be unreliable. The emerging literature on the immediate and longer-term effects of capture and handling indicate it can no longer be assumed that a wild animal's survival of the process implies the safety of the procedure, that the procedure is ethical, or the scientific validity of the resulting data. I argue that conservation professionals should routinely assess study populations for negative effects of their monitoring techniques and adopt noninvasive approaches for best outcomes not only for the animals, but also for conservation science. Monitorear animales de libre distribución en su ambiente natural es clave en la conservación de ecosistemas y de creciente importancia en el contexto de las tasas actuales de pérdida de la diversidad biológica. Los datos colectados de individuos de especies en peligro informan a las políticas de conservación. Los conservacionistas suponen que estos datos son confiables, es decir que los animales de los cuales los datos son colectados son representativos de la fisiología, ecología y el comportamiento de la especie y de todas las poblaciones de donde son tomados. En las últimas décadas ha habido una adopción entusiasta de técnicas invasivas para la colecta de datos ecológicos y de conservación. Aunque éstas pueden proporcionar cantidades impresionantes de datos y supuesta penetración hacia los rangos y distribución de los animales hay creciente evidencia de que estas técnicas pueden resultar en problemas de bienestar animal a través de los amplios efectos fisiológicos de estrés crónico y agudo y por medio de movimiento dificultado o heridas directas o indirectas. Sin embargo, los conservacionistas pocas veces consideran el problema de cómo estos efectos pueden alterar el comportamiento de los individuos hasta el punto en el que los datos que recopilen sean desconfiables. La literatura reciente sobre los efectos inmediatos y a largo plazo de la captura y el manejo indican que ya no se puede suponer que la supervivencia de un animal silvestre al proceso implica la seguridad del procedimiento, que el procedimiento sea ético o la validez científica de los datos resultantes. Yo explico que los conservacionistas deberían evaluar rutinariamente estudios poblaciones para saber si hay efectos negativos de las técnicas de monitoreo y adoptar aproximaciones no-invasivas para el mejor resultado no solamente para los animales sino también para la ciencia de la conservación.

New global initiatives to restore forest landscapes present an unparalleled opportunity to reverse deforestation and forest degradation. Participatory monitoring could play a crucial role in providing accountability, generating local buy in, and catalyzing learning in monitoring systems that need scalability and adaptability to a range of local sites. We synthesized current knowledge from literature searches and interviews to provide lessons for the development of a scalable, multisite participatory monitoring system. Studies show that local people can collect accurate data on forest change, drivers of change, threats to reforestation, and biophysical and socioeconomic impacts that remote sensing cannot. They can do this at one-third the cost of professionals. Successful participatory monitoring systems collect information on a few simple indicators, respond to local priorities, provide appropriate incentives for participation, and catalyze learning and decision making based on frequent analyses and multilevel interactions with other stakeholders. Participatory monitoring couldprovide a framework for linking global, national, and local needs, aspirations, and capacities for forest restoration. Las nuevas iniciativas mundiales para restaurar lospaisajes boscosospresentan una oportunidad incomparable para revertir la deforestación y la degradación de los bosques. El monitoreo participativo podría jugar un papel muy importante alproporcionar rendición de cuentas, generar compras locales alpor mayor, y catalizar el aprendizaje en el monitoreo de sistemas que necesiten adaptabilidad a una gama de sitios locales. Sintetizamos el conocimiento actual a partir de búsquedas en la literatura y entrevistas para proporcionar lecciones para el desarrollo de un sistema de monitoreo participativo y adaptable. Los estudios mostraron que la gente local puede recolectar datos precisos sobre el cambio en el bosque, conductores del cambio, amenazas para la reforestación, e impactos biofísicosy socioeconómicos que la telemetría no puede detectar. Esto se puede hacer a un tercio del costo de los profesionales. Los sistemas exitosos de monitoreo participativo recolectan información con unos cuantos indicadores simples, responden a las prioridades locales, proporcionan incentivos apropiados para la participación, catalizan el aprendizaje y la toma de decisiones basada en análisis frecuentes e interacciones en múltiples niveles con otros accionistas. El monitoreo participativo podría proporcionar un marco de trabajo para conectar las necesidades, aspiraciones y capacidades locales, nacionales y globales para la restauración de los bosques. 为恢复森林景观开展的新ー轮全球行动是逆转森林采伐和森林退化空前的机会。参与性监控在提供责任 制、创造当地市场，以及促进需要扩展性且能适应当地研究位点的监控系统中的学习有重要作用。我们从文献 捜索和访谈中梳理了现有的知识，为可扩展的多位点参与性监控系统的发展提供了经验指导。研究表明，当地人 可以收集森林变化、变化的驱动力、再造林所受威胁和生物物理及社会经济影响因素的精确数据，而这些数据 是遥感不能获得的。由他们完成这些数据收集所需开支是专家的三分之一。ー个成功的参与性监控系统可以收 集一些简单指标的数据，对当地保护优先地做出响应，为参与者提供恰当的激励机制，并促进在頻繁分析和与其 他利益相关者多水平互动的基础上的学习和决策。参与性监控可以作为ー个框架，来連接全球、国家和当地对 森林恢复的需求、愿望和能力。

The conservation community is increasingly focusing on the monitoring and evaluation of management, governance, ecological, and social considerations as part of a broader move toward adaptive management and evidence-based conservation. Evidence is any information that can be used to come to a conclusion and support a judgment or, in this case, to make decisions that will improve conservation policies, actions, and outcomes. Perceptions are one type of information that is often dismissed as anecdotal by those arguing for evidence-based conservation. In this paper, I clarify the contributions of research on perceptions of conservation to improving adaptive and evidence-based conservation. Studies of the perceptions of local people can provide important insights into observations, understandings and interpretations of the social impacts, and ecological outcomes of conservation; the legitimacy of conservation governance; and the social acceptability of environmental management. Perceptions of these factors contribute to positive or negative local evaluations of conservation initiatives. It is positive perceptions, not just objective scientific evidence of effectiveness, that ultimately ensure the support of local constituents thus enabling the long-term success of conservation. Research on perceptions can inform courses of action to improve conservation and governance at scales ranging from individual initiatives to national and international policies. Better incorporation of evidence from across the social and natural sciences and integration of a plurality of methods into monitoring and evaluation will provide a more complete picture on which to base conservation decisions and environmental management. La comunidad de la conservación cada vez se enfoca más en el monitoreo y la evaluación del manejo, la gobernanza y las consideraciones ecológicas y sociales como parte de un movimiento general hacia un manejo adaptativo y una conservación basada en evidencias. La evidencia es cualquier información que puede usarse para llegar a una conclusión y para apoyar cualquier dictamen o, en este caso, para tomar decisiones que mejorarán las políticas, las acciones y los resultados de la conservación. Las percepciones son un tipo de información que generalmente es descartada como anecdótica por aquellos que defienden la conservación basada en las evidencias. En este artículo aclaro las contribuciones de la investigación a las percepciones de la conservación para mejorar la conservación adaptativa y basada en evidencias. Los estudios de las percepciones de las personas locales pueden proporcionar conocimiento importante para las observaciones, los entendimientos y las interpretaciones de los impactos sociales y los resultados ecológicos de la conservación; la legitimidad de la gobernación de la conservación; y la aceptación social del manejo ambiental. Las percepciones de estos factores contribuyen a las evaluaciones locales positivas o negativas de las iniciativas de conservación. Son las percepciones positivas, no sólo la evidencia científica y objetiva de la efectividad, las que al final aseguran el apoyo de los votantes locales y así permitir el éxito a largo plazo de la conservación. Las investigaciones sobre las percepciones pueden informar a los cursos de acción para mejorar la conservación y la gobernación a escalas que van desde las iniciativas individuales a las políticas nacionales e internacionales. Una mejor incorporación de las evidencias que van desde las ciencias sociales a las ciencias naturales y una integración de la pluralidad de métodos al monitoreo y a la evaluación proporcionarán una imagen más completa sobre en que basar las decisiones de conservación y el manejo ambiental.

Concerns about pollinator declines have grown in recent years, yet the ability to detect changes in abundance, taxonomic richness, and composition of pollinator communities is hampered severely by the lack of data over space and time. Citizen scientists may be able to extend the spatial and temporal extent of pollinator monitoring programs. We developed a citizen-science monitoring protocol in which we trained 13 citizen scientists to observe and classify floral visitors at the resolution of orders or super families (e.g., bee, wasp, fly) and at finer resolution within bees (superfamily Apoidea) only. We evaluated the protocol by comparing data collected simultaneously at 17 sites by citizen scientists (observational data set) and by professionals (specimen-based data set). The sites differed with respect to the presence and age of hedgerows planted to improve habitat quality for pollinators. We found significant, positive correlations among the two data sets for higher level taxonomic composition, honey bee (Apis mellifera) abundance, non-Apis bee abundance, bee richness, and bee community similarity. Results for both data sets also showed similar trends (or lack thereof) in these metrics among sites differing in the presence and age of hedgerows. Nevertheless, citizen scientists did not observe approximately half of the bee groups collected by professional scientists at the same sites. Thus, the utility of citizen-science observational data may be restricted to detection of community-level changes in abundance, richness, or similarity over space and time, and citizen-science observations may not reliably reflect the abundance or frequency of occurrence of specific pollinator species or groups. En los últimos años ha incrementado la preocupación por la declinación de polinizadores; sin embargo, la habilidad para detectar cambios en la abundancia, riqueza taxonómica y composición de las comunidades de polinizadores está limitada por la carencia de datos espaciales y temporales. Los ciudadanos científicos pueden ser capaces de ampliar la extensión espacial y temporal de los programas de monitoreo de polinización. Desarrollamos un protocolo de monitoreo para ciudadanos científicos en el que capacitamos a 13 ciudadanos científicos para observar y clasificar a los visitantes florales a nivel de órdenes o superfamilias (e. g., abeja, avispa, mosca) y a nivel más fino solo en el caso de abejas (Superfamilia Apoidea). Evaluamos el protocolo mediante la comparación de datos recolectados simultáneamente en 17 sitios por ciudadanos científicos (conjunto de datos de observación) y por profesionales (conjunto de datos basados en especímenes). Los sitios difirieron con respecto a la presencia y edad de cercos vivos sembrados para mejorar la calidad del hábitat para los polinizadores. Encontramos correlaciones positivas, significativas, entre los dos conjuntos de datos para la composición taxonómica de nivel superior, la abundancia de abejas (Apis mellifera), la abundancia de abejas distintas a Apis, la riqueza de abejas, y la similitud de las comunidades de abejas. Los resultados para ambos conjuntos de datos también mostraron tendencias similares (o la ausencia de las mismas) en esos parámetros entre sitios diferentes por la presencia y edad de los cercos vivos. Sin embargo, los ciudadanos científicos no observaron cerca de la mitad de los grupos de abejas recolectados por científicos profesionales en los mismos sitios. Por lo tanto, la utilidad de los datos de observación generados por ciudadanos científicos pueden estar restringidos a la detección de cambios en la abundancia, riqueza o similitud en el tiempo y espacio, y las observaciones de ciudadanos científicos pueden no reflejar confiablemente la abundancia o frecuencia de ocurrencia determinadas especies o grupos de polinizadores.

Introduction: the efficacy of AI-driven real-time exercise monitoring systems in enhancing physical education programs was explored in this study. the integration of such technologies aimed to boost engagement, motivation, and safety among participants, reflecting a growing trend towards technology-enhanced learning environments. Objective: the objective was to empirically evaluate the impact of an AI-driven system on learning engagement, motivation levels, and injury prevention in a physical education context, comparing outcomes against traditional training methods. Methodology: the methodology involved a controlled experiment with eighty physical education students divided into control and experimental groups. data were collected through surveys, performance assessments, and injury reports, with statistical analyses conducted using independent samples t-tests and chi-square tests. Results: results indicated significantly higher engagement and motivation in the experimental group, which utilized the AI system. additionally, this group experienced fewer injuries, demonstrating the system’s potential to enhance safety. Discussion: other studies have similarly highlighted technology’s role in improving educational outcomes, though few have focused specifically on physical education. this study’s findings align with broader research supporting the adoption of AI in educational settings. Conclusions: the conclusions confirm that AI-driven monitoring systems significantly improve student engagement, motivation, and safety in physical education, suggesting that such technologies can be valuable additions to educational curricula to enhance learning experiences and outcomes.

This study investigates the efficacy of AI-enabled digital stethoscopes in enhancing physical performance, increasing student engagement and motivation, and improving psychological well-being among physical culture students. The experimental design involved two groups of 40 students each: the experimental group used AI-enabled stethoscopes for real-time cardiovascular monitoring, while the control group relied on traditional heart rate monitoring methods. The results indicated significant improvements in physical performance, engagement, and psychological well-being for the experimental group. Real-time monitoring facilitated personalized training adjustments, optimizing training loads and preventing overexertion, leading to superior performance outcomes. Additionally, the use of innovative monitoring tools significantly increased student motivation and engagement in physical culture classes, as reflected in higher attendance rates and more enthusiastic participation. Psychological assessments revealed that continuous health monitoring reduced anxiety levels and enhanced overall mental well-being, providing students with a sense of security and proactive health management. These findings underscore the transformative potential of integrating advanced monitoring technologies into physical education and rehabilitation programs, offering precise, real-time data that supports individualized and responsive interventions. The study concludes with a call for further research to explore the long-term impacts and broader applications of AI-enabled health monitoring tools in diverse educational and clinical settings, aiming to maximize their benefits and improve overall student and patient outcomes. Keywords: Sports therapy, Physical culture education, Health monitoring technology, Personalized training, Student engagement, Real-time cardiovascular monitoring, AI-enabled stethoscope.

Passive acoustic monitoring could be a powerful way to assess biodiversity across large spatial and temporal scales. However, extracting meaningful information from recordings can be prohibitively time consuming. Acoustic indices (i.e., a mathematical summary of acoustic energy) offer a relatively rapid method for processing acoustic data and are increasingly used to characterize biological communities. We examined the relationship between acoustic indices and the diversity and abundance of biological sounds in recordings. We reviewed the acoustic-index literature and found that over 60 indices have been applied to a range of objectives with varying success. We used 36 of the most indicative indices to develop a predictive model of the diversity of animal sounds in recordings. Acoustic data were collected at 43 sites in temperate terrestrial and tropical marine habitats across the continental United States. For terrestrial recordings, random-forest models with a suite of acoustic indices as covariates predicted Shannon diversity, richness, and total number of biological sounds with high accuracy (R² ≥ 0.94, mean squared error [MSE] ≤ 170.2). Among the indices assessed, roughness, acoustic activity, and acoustic richness contributed most to the predictive ability of models. Performance of index models was negatively affected by insect, weather, and anthropogenic sounds. For marine recordings, random-forest models poorly predicted Shannon diversity, richness, and total number of biological sounds (R² ≤ 0.40, MSE ≥ 195). Our results suggest that using a combination of relevant acoustic indices in a flexible model can accurately predict the diversity of biological sounds in temperate terrestrial acoustic recordings. Thus, acoustic approaches could be an important contribution to biodiversity monitoring in some habitats. El monitoreo acústico pasivo podría ser una manera poderosa de evaluar la biodiversidad en escalas temporales y espaciales grandes. Sin embargo, la extracción de información significativa a partir de grabaciones puede ser inasequible y requerir de mucho tiempo. Los índices acústicos (es decir, un resumen matemático de la energía acústica) proporcionan un método relativamente rápido para procesar los datos acústicos y cada vez se usan más para caracterizar las comunidades biológicas. Examinamos la relación entre los índices acústicos y la diversidad y abundancia de sonidos biológicos en las grabaciones. Revisamos la bibliografía sobre el índice de acústica y encontramos que más de 60 índices han sido aplicados a una gama de objetivos con éxito variante. Usamos 36 de los índices más indicativos para desarrollar un modelo predictivo de la diversidad de sonidos de animales en las grabaciones. Se recolectaron datos acústicos en 43 sitios en habitats terrestres templados y marinos tropicales en todos los Estados Unidos continentales. Para las grabaciones terrestres, los modelos de bosques aleatorios junto con un juego de índices acústicos como covariantes predijeron la diversidad de Shannon, la riqueza y el número total de sonidos biológicos con una certeza elevada (R² ≥ 0.94, error medio al cuadrado [MSE] ≤ 170.2). Entre los índices que se evaluaron, la desigualdad, la actividad acústica y la riqueza acústica fueron los que más contribuyeron a la habilidad predictiva de los modelos. El desempeño de los modelos de índices fue afectado negativamente por sonidos de insectos, del clima y de origen humano. Para las grabaciones marinas, los modelos de bosque aleatorio predijeron pobremente la diversidad de Shannon, la riqueza y el número total de sonidos biológicos (R² ≤ 0.40, MSE ≥ 195). Nuestros resultados sugieren que el uso de una combinación de índices acústicos relevantes dentro de un modelo flexible puede predecir con exactitud la diversidad de los sonidos biológicos en un registro acústico de un habitat terrestre templado. Así, las estrategias acústicas podrían ser una contribución importante para el monitoreo de la biodiversidad en algunos habitats. 被动的声音监测可以跨越较大的时空尺度有效地评估生物多祥性。然而，从录音中提取有意义的信息可 能会非常耗时。声学指标（即对声能的数学总结) 提供了一种相对快速地处理声学数据的方法，正越来越多地 被用于描述生物群落的特征。我们检验了声学指标与录音中生物声音的多祥性和丰度之间的关系。通过对声学 指标文献的综述，我们找到了超过 60 个用于不同目的的声学指标，成效不一。我们选用了 36 个最具指示性的 指标，以建立录音中动物声音多祥性的预测模型。声学数据来自美国大陆的温带陆地和热带海洋生境的 43 个 位点。在陆地的录音中，含有一系列声学指标作为协变量的随机森林模型可以精准地预测香农多样性、丰富度 和生物声音的总数 (R² ≥ 0.94，平均方差 [MSE] ≤ 170.2)。在我们评估的指标中，声音的粗糖度、活动性和丰富 度对模型预测能力贡献最大。指数模型的效果会受到昆虫、天气和人类活动声音的负面影响。对于海洋录音来 说，随机森林模型对香农多祥性、丰富度和生物声音总数的预测结果不佳(R² ≤ 0.40, MSE ≥ 195) 。我们的结 果表明，在模型中灵活运用相关声学指标的组合可以准确预测温带陆地生态系统录音的生物声音多祥性。因此， 声学方法可以为某些生境的生物多祥性监测做出重要贡献。

Concerns about the social consequences of conservation have spurred increased attention the monitoring and evaluation of the social impacts of conservation projects. This has resulted in a growing body of research that demonstrates how conservation can produce both positive and negative social economic, cultural health, and governance consequences for local communities. Yet, the results of social monitoring efforts are seldom applied to adaptively manage conservation projects. Greater attention is needed to incorporating the results of social impact assessments in long-term conservation management to minimize negative social consequences and maximize social benefits. We bring together insights from social impact assessment, adaptive management, social learning, knowledge coproduction, cross-scale governance, and environmental planning to propose a definition and framework for adaptive social impact management (ASIM). We define ASIM as the cyclical process of monitoring and adaptively managing social impacts over the life-span of an initiative through the 4 stages of profiling, learning, planning, and implementing. We outline 14 steps associated with the 4 stages of the ASIM cycle and provide guidance and potential methods for social-indicator development, predictive assessments of social impacts, monitoring and evaluation, communication of results, and identification and prioritization of management responses. Successful ASIM will be aided by engaging with best practices - including local engagement and collaboration in the process, transparent communication of results to stakeholders, collective deliberation on and choice of interventions, documentation of shared learning at the site level, and the scaling up of insights to inform higher-level conservation policiesto increase accountability, trust, and perceived legitimacy among stakeholders. The ASIM process is broadly applicable to conservation, environmental management, and development initiatives at various scales and in different contexts. Las preocupaciones sobre las consecuencias sociales de la conservación han generado un incremento en la atención puesta al monitoreo y a la evaluación de los impactos sociales de los proyectos de conservación. Esto ha resultado en un creciente cuerpo de investigación que demuestra cómo la conservación puede producir consecuencias sociales, económicas, culturales, de salud y gobernanza tanto positivas como negativas para las comunidades locales. A pesar de esto, los resultados de los esfuerzos de monitoreo social rara vez se aplican para manejar adaptativamente los proyectos de conservación. Se necesita de mayor atención para incorporar los resultados de las valoraciones del impacto social en el manejo de la conservación a largo plazo para minimizar las consecuencias sociales negativas y maximizar los beneficios sociales. Juntamos el conocimiento de la valoración del impacto social, el manejo adaptativo, el aprendizaje social, la coproducción del conocimiento, la gobernanza a través de escalas, y laplaneación ambiental para proponer una definición y un marco de trabajo para el manejo adaptativo del impacto social (ASIM). Definimos el ASIM como el proceso cíclico de monitoreo y manejo adaptativo de los impactos sociales a lo largo de la vida de una iniciativa a través de cuatro etapas de evaluación por perfil, aprendizaje, planeación e implementación. Resumimos 14 pasos asociados con las cuatro etapas del ciclo del ASIM y proporcionamos una guía y métodos potenciales para el desarrollo del indicador social, la valoración predictiva de los impactos sociales, el monitoreo y la evaluación, la comunicación de los resultados, y la identificación y priorización de las respuestas del manejo. Los ASIM exitosos serán apoyados al trabajar con las mejores prácticas - incluyendo al compromiso local y la colaboración en el proceso, la comunicación transparente de los resultados a los accionistas, la deliberación colectiva y la elección de intervenciones, la documentación del aprendizaje compartido a nivel de sitio, y el incremento de conocimiento para informar las políticas de conservación de niveles más altos para incrementar la responsabilidad, confianza y la legitimidad percibida entre los accionistas. El proceso del ASIM es aplicable en general a la conservación, el manejo ambiental y a las iniciativas de desarrollo a varias escalas y en diferentes contextos.

Many argue that monitoring conducted exclusively by scientists is insufficient to address ongoing environmental challenges. One solution entails the use of mobile digital devices in participatory monitoring (PM) programs. But how digital data entry affects programs with varying levels of stakeholder participation, from nonscientists collecting field data to nonscientists administering every step of a monitoring program, remains unclear. We reviewed the successes, in terms of management interventions and sustainability, of 107 monitoring programs described in the literature (hereafter programs) and compared these with case studies from our PM experiences in Australia, Canada, Ethiopia, Ghana, Greenland, and Vietnam (hereafter cases). Our literature review showed that participatory programs were less likely to use digital devices, and 2 of our 3 more participatory cases were also slow to adopt digital data entry. Programs that were participatory and used digital devices were more likely to report management actions, which was consistent with cases in Ethiopia, Greenland, and Australia. Programs engaging volunteers were more frequently reported as ongoing, but those involving digital data entry were less often sustained when data collectors were volunteers. For the Vietnamese and Canadian cases, sustainability was undermined by a mismatch in stakeholder objectives. In the Ghanaian case, complex field protocols diminished monitoring sustainability. Innovative technologies attract interest, but the foundation of effective participatory adaptive monitoring depends more on collaboratively defined questions, objectives, conceptual models, and monitoring approaches. When this foundation is built through effective partnerships, digital data entry can enable the collection of more data of higher quality. Without this foundation, or when implemented ineffectively or unnecessarily, digital data entry can be an additional expense that distracts from core monitoring objectives and undermines project sustainability. The appropriate role of digital data entry in PM likely depends more on the context in which it is used and less on the technology itself. Mucha gente argumenta que el monitoreo realizado exclusivamente por científicos es insuficiente para enfrentar los retos ambientales contemporáneos. Una solución implica el uso de instrumentos digitales móviles en programas de monitoreo partidpativo (MP). Sin embargo, no es clara la manera en que el registro de datos afecta a los programas con varios niveles de participación de actores, desde no científicos recolectando datos de campo y administrando cada etapa del programa de monitoreo. Revisamos los éxitos, en términos de intervenciones de manejo y sustentabilidad, de 107 programas de monitoreo descritos en la literatura (programas de aquí en adelante) y los comparamos con casos de estudio de nuestras experiencias de MP en Australia, Canadá, Etiopía, Ghana, Groenlandia y Vietnam (casos de aquí en adelante). Nuestra revisión de literatura mostró que los programas participativos tuvieron menor probabilidad de utilizar instrumentos digitales, y 2 de nuestros casos más participativos también fueron lentos en adoptar el registro digital de datos. Los programas participativos y que utilizaron instrumentos digitales tuvieron una mayor probabilidad de reportar acciones de manejo, lo cual fue consistente con casos en Etiopía, Groenlandia y Australia. Los programas que incluyeron voluntarios fueron reportados como en marcha más frecuentemente, pero los que involucraron el registro digital de datos tuvieron menos sustento cuando voluntarios recolectaron datos. Para los casos vietnamitas y canadienses, la sustentabilidad fue minada por una disparidad entre los objetivos de los actores. En caso ghanés, la sustentabilidad del monitoreo disminuyó debido a los complejos protocolos de campo. Las tecnologías innovadoras atraen el interés, pero la base del monitoreo adaptativo partidpativo efectivo depende más de preguntas, objetivos, modelos conceptuales y métodos de monitoreo definidos colaborativamente. Cuando esta base se construye mediante colaboraciones efectivas, el registro digital de datos puede permitir la recolección de datos de mayor calidad. Sin esta base, o cuando implementada infectiva o innecesariamente, el registro digital de datos puede ser un costo adicional que distrae de los objetivos medulares del monitoreo y socava la sustentabilidad del proyecto. El papel adecuado del registro digital de datos en MP depende más del contexto en que es utilizado que en la tecnología misma.

Biomonitoring-a method for measuring amounts of toxic chemicals in human tissues-is a valuable tool for studying potentially harmful environmental chemicals. Biomonitoring data have been used to confirm exposures to chemicals and validate public health policies. For example, population biomonitoring data showing high blood lead concentrations resulted in the U.S. Environmental Protection Agency's (EPA's) regulatory reduction of lead in gasoline; biomonitoring data confirmed a resultant drop in blood lead concentrations. Despite recent advances, the science needed to understand the implications of the biomonitoring data for human health is still in its nascent stages. Use of the data also raises communication and ethical challenges. In response to a congressional request, EPA asked the National Research Council to address those challenges in an independent study. Human Biomonitoring for Environmental Chemicals provides a framework for improving the use of biomonitoring data including developing and using biomarkers (measures of exposure), research to improve the interpretation of data, ways to communicate findings to the public, and a review of ethical issues.