Camera traps have become a widely used technique for conducting biological inventories, generating a large number of database records of great interest. The main aim of this paper is to describe a new Free and Open Source Software (FOSS), developed to facilitate the management of camera trapped data originated in a protected Mediterranean area (SE Spain). In the last decade, some other useful alternatives have been proposed, but ours focuses especially on a collaborative undertaking and on the importance of spatial information underpinning common camera trap studies. This FOSS application, namely "Camera Trap Manager" (CTM), has been designed to expedite the processing of the pictures on the .NET platform. CTM has a very intuitive user interface, automatic extraction of some image metadata (date, time, moon phase, location, temperature, atmospheric pressure, among others), analytical (Geographical Information Systems, statistics, charts, among others) and reporting capabilities (ESRI Shapefiles, Microsoft Excel Spreadsheets, PDF reports, among others). Using this application we have achieved a very simple management, fast analysis, and a significant reduction of costs. While we were able to classify an average of 55 pictures per hour manually, CTM has made it possible to process over 1,000 photographs per hour, consequently retrieving a greater amount of data.

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As Comunidades de perguntas e respostas (CQA) online tem sido cada vez mais empregadas como fonte de conhecimento sobre diversos assuntos na Web. Nessas comunidades, o conhecimento crowdsourced gerado a partir das interações é validado pelos pares especialistas nos assuntos ou por consenso alcançado na trilha. Indo para além dessa perspectiva, como a estrutura, forma e organização da interface da CQA impacta na percepção dos recursos e mecanismos sociotécnicos existentes na plataforma, críticos para o adequado uso da trilha e conteúdos para a necessidade de aprendizado. Adotamos neste trabalho uma abordagem qualitativa com Grounded Theory e coleta de dados com o método Think Aloud Protocol. A partir de uma pergunta técnico-conceitual sobre compreensão da relação de 5G com IoT, os participantes eram estimulados a selecionar os conteúdos de três CQA distintas Quora, Reddit e Stack Overflow / Stack Exchange. O grupo de voluntários foram estudantes de pós-graduação de Computação. Como achados deste estudo, a familiaridade com a Interface da CQA leva a melhores estratégias de leitura da trilha. Além disso, percebemos que a existência de elementos visuais não associados ao conteúdo comprometem o uso da trilha para aprendizagem. Também foi percebida que a existência de elementos multimídias (gráficos, figuras ou vídeos) contribuem melhor para necessidade de conhecimentos mais complexos.

Comunidades de perguntas e respostas (CQA) online cumprem um papel de fonte de conhecimentos e provimento de informações confiáveis, devido à natureza crowdsourced e de trilhas de informação em formato de pergunta. Nesse trabalho, investigamos o uso da CQA Stack Overflow sobre a linguagem C na aprendizagem informal de conceitos em Computação. Empregamos a abordagem de pesquisa qualitativa com uso da Teoria Fundamentada em Dados Construtivista. Realizamos sessões observacionais com apoio do método Think Aloud Protocol e entrevistas com a técnica Intensive Interviewing. Codificamos os dados coletados com o método de comparação constante. O grupo de participantes voluntários foram estudantes de pós-graduação de Computação, com experiência prática de desenvolvimento de sistemas. Como achados deste estudo, as perguntas detalhadas e respostas bem elaboradas contribuem para a aprendizagem de conceitos de Computação. Entretanto, há uma percepção majoritária de inadequação das trilhas em CQA para aprendizagem de indivíduos iniciantes no assunto, apesar de servirem como material técnico complementar.