Français ci-dessous ### **Georeferencing digital historical topographic maps of New Brunswick** **Collaborating Researcher(s) and Agency:** * Robert Buchkowski, Canadian Fores Service (NRCan) * Shane Heartz, Canadian Fores Service (NRCan) **Description of Project:** Historical land use can have a significant influence on current biotic and abiotic conditions and has the potential to allow for the predication of current ecological conditions. A great deal of this historical information is only available from (paper) maps and are not available in a digital format. This project involves georeferencing 1954 series of topographic maps for the province of New Brunswick. Once georeferenced, the topo maps along with additional GIS information will be used to develop site specific polygons of habitats of interest. We received funding to digitize the 1954 series of topo maps for New Brunswick and have scanned maps ready for georeferencing. The data rescue internship will involve georeferencing each of the scanned maps as a first step in digitising the data. Once the maps, approximately 200, have been georeferenced key features can then be extracted. For example, the maps contain historical sampling sites (to be coded by site identity) and whose significance is not fully understood; however, having the location information may facilitate determining their significance. In addition to these sampling sites the maps also contain historical information of on land use, buildings and roads, and other infrastructure that may prove insightful for can help explain current conditions. This information can be correlated with more recent ecological information to identify areas of interest for ongoing research projects at the Canadian Forest Service on species-at-risk, invasive species, and forest carbon storage. This project is good for a student with GIS skills and an understanding of georeferencing. Additionally, an interest in feature extraction / digitization using manual methods or potentially using machine learning would be an asset. **Remuneration:** As with all Living Data Project internships, a fellowship of $6500 is provided for 6 weeks of full-time internship (or the equivalent part-time work spread over a longer time period; **240 hours total**). This fellowship is intended to contribute to the annual stipend of the graduate student, and is inclusive of any benefits or costs. **Internship date:** `Start: anytime between 01 May and 01 July 2023` `End: latest by 31 August 2023` **Internship location:** 100% Remote **Other potential benefits to intern:** This data rescue internship partially fulfills the requirements of the CIEE Certificate in Data Management and Reproducible Research (see https://www.ciee-icee.ca/data.html). The intern will gain experience working with spatial data (raster files) and digitising spatial data. There is also the potential gain experience with machine learning and computer vision algorithms for feature extraction. **Qualifications required:** The candidate must be a registered graduate student at one of the following four universities: * McGill University * University of British Columbia (Vancouver or Okanagan) * Université de Montréal * University of Regina The candidates major area of research must be one of ecology, evolution, or environmental sciences, and the candidate must demonstrate that they have the conceptual training necessary to evaluate the ecological value of the data that they may encounter in this project. The candidate must be able to create computer scripts to manage digital data, including data validation, compilation, and quality control, and have the relevant scientific expertise to create useful metadata. The candidate should be enthusiastic about preserving legacy data and demonstrate a commitment to open science. **Qualifications desired:** The ideal candidate will have research interests in spatial ecology, forestry / forest ecology, or landscape ecology. The candidate will ideally have completed or plan to register in the Living Data Project's modules on Productivity and Reproducibility ([course outline](https://osf.io/uwzx5/wiki/1.%20Course%20outline%20and%20schedule/)) and Scientific Data Management ([course outline](https://osf.io/sjf2g/wiki/Course%20outline/)). We will also consider equivalent training or demonstration of skills. Please fill in the [application form](https://ubc.ca1.qualtrics.com/jfe/form/SV_dclRicXIC0TPuyG) by `16 January 2023`. ### **Géoréférencement numérique des cartes topographiques historiques du Nouveau-Brunswick** Chercheurs collaborants et organisation : * Robert Buchkowski, Service canadien des forêts (RNCan) * Shane Heartz, Service canadien des forêts (RNCan) **Description du projet :** L’utilisation historique des terres peut avoir une influence significative sur les conditions biotiques et abiotiques actuelles. Sa connaissance rend possible la prédiction des conditions écologiques actuelles. Une grande partie de ces informations historiques ne sont disponibles qu’à partir de cartes (papier) et non sous forme numérique. Ce projet consiste à géoréférencer une série de cartes topographiques de 1954 pour la province du Nouveau-Brunswick. Une fois géoréférencées, les cartes topographiques ainsi que des informations SIG supplémentaires seront utilisées pour générer, pour chacun des sites, des polygones d’habitats d’intérêt. Nous avons reçu des fonds pour numériser la série de cartes topographiques de 1954 du Nouveau-Brunswick. Nous les avons scannés et elles sont prêtes pour le géoréférencement. Le stage de sauvetage de données comprendra le géoréférencement de chacune de ces cartes : une première étape de numérisation des données. Une fois les cartes, environ 200, géoréférencées, les caractéristiques clés pourront en être extraites. Par exemple, les cartes contiennent des sites d’échantillonnage historiques (à coder selon les spécificités des sites) dont la signification n’est pas entièrement comprise. Le fait de disposer des informations de localisation pourra faciliter la détermination de leur importance. En plus de ces sites d’échantillonnage, les cartes contiennent également des informations historiques sur l’utilisation des terres, ainsi que sur l’emplacement des bâtiments et des routes, et d’autres infrastructures : des informations qui peuvent s’avérer utiles pour expliquer les conditions actuelles. Ces informations pourront être corrélées avec des informations écologiques plus récentes afin d’identifier les zones d’intérêt pour les projets de recherche en cours au Service canadien des forêts sur les espèces en péril, les espèces envahissantes et le stockage forestier du carbone. Ce projet convient à un ou une étudiante ayant des compétences en SIG et une compréhension du géoréférencement. De plus, un intérêt pour l’extraction/la numérisation de caractéristiques à l’aide de méthodes manuelles ou potentiellement à l’aide de l’apprentissage automatique serait un atout. **Rémunération :** Comme pour tous les stages du Projet Living Data, une bourse de 6500 $ est fournie pour 6 semaines de stage à temps plein (ou l’équivalent réparti sur une période plus longue, soit 240 heures au total). Cette bourse vise à contribuer aux revenus de l’étudiant ou de l’étudiante aux cycles supérieurs et inclut tous les avantages ou couts. **Date du stage :** Début : entre le 1er mai et le 1er juillet 2023 Fin : au plus tard le 31 aout 2023 **Lieu du stage :** 100 % à distance **Autres avantages potentiels du stage :** Ce stage de sauvetage de données répond en partie aux exigences du certificat de l’ICEE en gestion des données et recherche reproductible (voir https://www.francais.ciee-icee.ca/donneacutees.html). La personne stagiaire acquerra de l’expérience de travail avec les données spatiales (fichiers raster) et leur numérisation. Il est aussi possible que cette personne puisse se familiariser avec l’utilisation de l’apprentissage automatique et des algorithmes de vision par ordinateur pour l’extraction de caractéristiques. **Compétences requises :** La personne candidate doit étudier aux cycles supérieurs dans l’une des quatre universités suivantes : * Université McGill, * University of British Columbia (Vancouver ou Okanagan), * Université de Montréal, * University of Regina. Son principal domaine de recherche doit être en écologie, en évolution ou en sciences de l’environnement, et elle doit démontrer qu’elle possède la formation conceptuelle nécessaire pour évaluer la valeur écologique des données du projet. La personne candidate doit être capable de créer des scripts informatiques pour gérer des données numériques, les valider, les compiler et contrôler leur qualité. La personne candidate doit aussi posséder l’expertise scientifique pertinente à la création de métadonnées utiles. Le ou la candidate doit être enthousiaste à l’idée de préserver des données historiques et démontrer son engagement envers la science ouverte. **Compétences recherchées :** Le ou la candidate idéale a des intérêts de recherche en écologie spatiale, foresterie, écologie forestière ou écologie des paysages. Le ou la candidate aura idéalement effectué les modules du Projet Living Data sur la productivité et la reproductibilité (plan de cours – en anglais) et la gestion des données scientifiques (plan de cours – en anglais) ou aura démarré les procédures d’inscription à ces modules. Une formation équivalente ou une démonstration de compétences seront aussi considérées. Veuillez remplir le formulaire de candidature [d’ici](https://ubc.ca1.qualtrics.com/jfe/form/SV_dclRicXIC0TPuyG) `le 16 janvier 2023`