### **Kawartha and Great Lakes Water Quality Data** ### Français ci-dessous **Collaborating Researcher(s) and Agency:** - Lindsay Day, program manager, DataStream (The Gordon Foundation) - Mary Kruk, water data specialist, DataStream (The Gordon Foundation) **Description of Project:** Human actions can dramatically impact our environment, with water quality being particularly susceptible to pollution, agricultural runoff, and environmental change. Monitoring changes in water quality is important for protecting human and environmental health, and historical records of water quality are crucial for establishing baselines against which we might evaluate future changes. DataStream is a charitable organization that is dedicated to helping water monitoring groups of all sizes share their data at a regional-scale by using consistent and rigorous data standards that promote data (re)use. DataStream’s mission is to make sure water quality data is securely stored and can be easily accessed by the public to inform water policy and water management decisions. This internship is focused on preserving detailed water quality data collected by Professor Paul Frost from Trent University as part of a long-term monitoring program, as well as decades of other historical datasets that required archiving. The primary dataset was collected over a six-year period by Dr. Frost from 40 lakes in the Kawartha region of southern Ontario, primarily centred on the Kawartha Highlands Provincial Park. Historical data date back to the late 1960s and were sampled throughout the Great Lakes Basin. The datasets comprise information on nutrient and ion concentrations, water transparency, temperature, and algal biomass. The intern will work to digitize paper data sheets (as required), develop a script-based approach to collating, validating, and formatting the data to align with the existing DataStream schema, and prepare detailed metadata. Importantly, the intern will also identify any potential quality control issues in the data that should be considered before there re-use (e.g., missing information). Ultimately, these data will be deposited in the Great Lakes DataStream repository where they can be accessed by other researchers and stakeholders, including policy makers and the local communities. **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 2022` `End: latest by 30 September 2022` **Internship location:** Virtual **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 a non-profit organization and with the use of open data feeding into regional and national-scale analysis and decision making. **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, and 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 limnology, aquatic ecology, or environmental science. 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_2gGlyvILXVQ91B4) by `10 January 2022`. ----- ### **Données sur la qualité de l'eau de Kawartha et des Grands Lacs** ### **Chercheurs collaborant et organisation:** - Lindsay Day, gestionnaire de programme, DataStream (The Gordon Foundation) - Mary Kruk, spécialiste des données sur l’eau, DataStream (The Gordon Foundation) **Description du projet:** Les actions humaines peuvent avoir un impact considérable sur notre environnement, la qualité de l'eau étant particulièrement sensible à la pollution, au ruissellement agricole et aux changements environnementaux. La surveillance des changements dans la qualité de l'eau est importante pour protéger la santé humaine et environnementale, et les enregistrements historiques de la qualité de l'eau sont essentiels pour établir des bases de référence par rapport auxquelles nous pourrons évaluer les changements futurs. DataStream est une organisation caritative qui se consacre à aider les groupes de surveillance de l'eau de toutes tailles à partager leurs données à l'échelle régionale en utilisant des normes de données cohérentes et rigoureuses qui favorisent la (ré)utilisation des données. La mission de DataStream est de s'assurer que les données sur la qualité de l'eau sont stockées en toute sécurité et sont facilement accessibles au public afin qu’elles puissent éclairer les décisions en matière de politique de l'eau et de gestion de l'eau. Ce stage est axé sur la préservation des données détaillées portant sur la qualité de l'eau recueillies par le professeur Paul Frost de l'Université Trent dans le cadre d'un programme de surveillance à long terme, ainsi que sur d'autres ensembles de données historiques nécessitant un archivage. L'ensemble de données principal a été recueilli sur une période de six ans par le Pr Frost dans 40 lacs de la région de Kawartha, dans le sud de l'Ontario, principalement situés dans le parc provincial Kawartha Highlands. Les données historiques remontent à la fin des années 1960 et résultent d’échantillonnages effectués dans tout le bassin des Grands Lacs. Les ensembles de données comprennent des informations sur les concentrations de nutriments et d'ions, la transparence de l'eau, la température et la biomasse algale. La personne stagiaire travaillera à numériser les feuilles de données papier (au besoin), à développer une approche basée sur des scripts pour rassembler, valider et formater les données afin de les aligner sur le schéma DataStream existant et à préparer des métadonnées détaillées. Il est important de noter que le ou la stagiaire identifiera également tout problème potentiel de contrôle de la qualité dans les données qui devrait être pris en compte avant leur réutilisation (par exemple, des informations manquantes). En fin de compte, ces données seront déposées dans le référentiel Great Lakes DataStream où elles pourront être consultées par d'autres scientifiques et parties prenantes, y compris les décideurs et décideuses et les communautés locales. **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 2022` `Fin : au plus tard le 30 septembre 2022` **Lieu du stage:** Virtuel **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 une expérience de travail avec une organisation à but non lucratif et avec l’utilisation de données ouvertes pour alimenter l'analyse et la prise de décision à l'échelle régionale et nationale. **Qualifications requises:** La personne candidate doit étudier aux cycles supérieurs dans l'une des quatre universités suivantes : l'Université McGill, l’University of British Columbia (Vancouver ou Okanagan), l'Université de Montréal ou l'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. **Qualifications recherchées:** Le ou la candidate idéale a des intérêts de recherche en limnologie, écologie aquatique ou sciences de l’environnement. Le ou la candidate aura idéalement effectué les modules du Projet Living Data sur la productivité et la reproductibilité ([plan de cours](https://osf.io/uwzx5/wiki/1.%20Course%20outline%20and%20schedule/) – en anglais) et la gestion des données scientifiques ([plan de cours](https://osf.io/sjf2g/wiki/Course%20outline/) – en anglais) ou aura démarré les procédures d’inscription à ces modules. Une formation équivalente ou une démonstration de compétences seront aussi considérées. **Dépôt de candidature:** Veuillez remplir le [formulaire de candidature](https://ubc.ca1.qualtrics.com/jfe/form/SV_2gGlyvILXVQ91B4) d'ici le `10 janvier 2022.`