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. 2024 Feb 21;2024:gigabyte107. doi: 10.46471/gigabyte.107
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Citizen science data on urban forageable plants: a case study in Brazil

Filipi Miranda Soares 1,2,*, Luís Ferreira Pires 2, Maria Carolina Garcia 3, Lidio Coradin 4, Natalia Pirani Ghilardi-Lopes 5, Rubens Rangel Silva 6, Aline Martins de Carvalho 7, Anand Gavai 8, Yamine Bouzembrak 9, Benildes Coura Moreira dos Santos Maculan 10,11, Sheina Koffler 12, Uiara Bandineli Montedo 1, Debora Pignatari Drucker 13, Raquel Santiago 14, Maria Clara Peres de Carvalho 15, Ana Carolina da Silva Lima 11, Hillary Dandara Elias Gabriel 1, Stephanie Gabriele Mendonça de França 1, Karoline Reis de Almeida 1, Bárbara Junqueira dos Santos 16, Antonio Mauro Saraiva 1
PMCID: PMC10905257  PMID: 38434929

Abstract

This paper presents two key data sets derived from the Pomar Urbano project. The first data set is a comprehensive catalog of edible fruit-bearing plant species, native or introduced to Brazil. The second data set, sourced from the iNaturalist platform, tracks the distribution and monitoring of these plants within urban landscapes across Brazil. The study includes data from the capitals of all 27 federative units of Brazil, focusing on the ten cities that contributed the most observations as of August 2023. The research emphasizes the significance of citizen science in urban biodiversity monitoring and its potential to contribute to various fields, including food and nutrition, creative industry, study of plant phenology, and machine learning applications. We expect the data sets presented in this paper to serve as resources for further studies in urban foraging, food security, cultural ecosystem services, and environmental sustainability.

Data description

This paper introduces two data sets related to Brazilian fruit-bearing plants. Data Set 1 presents a taxonomic list of these plant species, both native and introduced, which includes comprehensive scientific names of plants with human-edible fruits. This data set contains Scientific names (at species and family levels), Vernacular names in Portuguese, Establishment means (native or introduced), Higher geography (geographic distribution of the species in Brazil), and the last update of a given species name within the data set. A more detailed data set documentation is available on Zenodo [1].

Data Set 2, hosted on iNaturalist, compiles observations from the capitals of all 27 Brazilian federative units and specifically focuses on the species listed in Data Set 1. A backup of this data set was obtained from iNaturalist on August 22nd, 2023. The dataset features 47 columns, capturing details such as observation time, location, license, and taxonomic identification [2]. It provides an extensive taxonomic breakdown, covering classifications from kingdom and phylum down to species, subspecies, and variety (in some cases). Notably, iNaturalist allows the export of data sets annotated with Darwin Core metadata [3], ensuring data interoperability with numerous applications that accommodate data standardized with the Darwin Core standard, such as the Global Biodiversity Information Facility (GBIF).

Interoperability with GBIF is vital for several reasons. It improves the visibility and accessibility of biodiversity data worldwide, making it easier for researchers and policymakers to access this information [4]. GBIF is considered “the most extensive resource that provides access to open, integrated data on species occurrence” [5, p. 1]. This is especially important for supporting global collaborations in conservation and biodiversity research [4–6]. GBIF also ensures that data reporting is standardized and of high quality, which is crucial for reliable biodiversity studies [4, 5]. Finally, it enables more effective comparisons and cross-referencing of biodiversity data from different regions and species, enriching biodiversity research on species distribution [5].

Context

Urban food forests

According to the United Nations Environment Programme [7], Brazil boasts the world’s richest biodiversity, accounting for 15 to 20% of the global biodiversity [7, 8]. This vast biodiversity translates into a diverse array of foods available to Brazilians. Yet, as Gomes [9] underscores, this rich biodiversity is not adequately reflected in the diets of various social groups in the country. In fact, a mere 1.3% of Brazilians actively consume biodiverse foods. Geographic location, ethnicity, age, food insecurity, gender, and educational level influence these consumption patterns [9].

The unique combination of Brazil’s tropical climate and diverse ecosystems creates favorable conditions for cultivating a wide variety of fruits, many of which are native species. These fruits are not only grown in agricultural settings but also are widely used in urban afforestation and contribute to the aesthetics of parks, squares, and sidewalks in numerous cities.

Fruit-bearing plants in urban areas, also known as urban food forests [10], may offer multiple benefits, such as enhancing food availability, particularly in areas with limited access to fresh fruit, thereby addressing food scarcity issues and improving nutritional security [11, 12]. Furthermore, they promote human health and well-being by fostering a connection with nature, providing opportunities for physical activity, and improving air quality through carbon sequestration and pollution mitigation [13].

Urban food forests also contribute to preserving and promoting biodiversity, ensuring the conservation of native fruit varieties, supporting local ecosystems, providing shelter, food, and nesting sites, and improving environmental conditions [11, 14, 15].

As explored by Hurley et al. [16], these green spaces contribute significantly to other non-food-related applications. Hurley and Emery [17] delved into the intricate relationship between urban forests and their utility for food, medicine, craft, and other purposes, focusing on woody species. They highlighted the material connections and diverse uses in artistic and cultural contexts of these green spaces, underscoring their multifaceted importance in urban settings [17].

By acknowledging the potential of edible green infrastructures, urban areas can mitigate the adverse impacts of urbanization while simultaneously enhancing the sustainability and resilience of cities [11, 12].

Use of citizen science for urban biodiversity monitoring

Citizen Science (CS) is a collaborative endeavor between scientists and the public that involves the active participation of members of society in scientific research. Participating in a CS initiative to collect data on fruit-bearing plants locally can be motivated by various reasons, including curiosity and people’s desire to engage in these initiatives.

CS platforms offer a conducive environment for citizen scientists to contribute to science and learn. iNaturalist, for instance, serves as an online social network that supports a community of users that exchange biodiversity information, fostering collaborative learning about the natural world [18]. It also offers both a mobile and a web-based platform that allows users to upload photos to be analyzed by Artificial Intelligence, which provides organism identification based on these photos and other variables, such as the location of the observation.

The wealth of data available on iNaturalist can be leveraged for many research initiatives that center around monitoring urban biodiversity. Some notable studies have utilized iNaturalist to track and understand the presence of alien species. For example, in the Tyumen Region, Russia, researchers [19] compared data from the entire region with the Tyumen Urban Area to assess the distribution of four alien plant species. Additionally, in Kyiv city, the expansion of the invasive Balkan slug (Tandonia kusceri) in urban landscapes was studied [20].

Insects (class Insecta) have also been a focal point of research in urban environments using iNaturalist. Studies have explored various aspects of insect biodiversity, such as the species richness of butterflies (Lepidoptera: Rhopalocera) in Los Angeles [21], the compilation of a species checklist of hawkmoths (Lepidoptera) in Baguio City, Philippines [22], and the monitoring of Eastern Carpenter Bees (Xylocopa virginica) in urban areas of the United States and Canada to detect wing pigment loss [23]. CS projects using iNaturalist have also targeted other animal groups, including mammals, birds, amphibians, and reptiles. For instance, studies monitored the presence of large mammals in urban centers in North America during the COVID-19 pandemic [24]. Urban red foxes and coyotes were monitored using iNaturalist observations in North America [25, 26]. Bird sightings in the city of Chicago, Illinois, were documented through iNaturalist [27]. Moreover, research characterized amphibians' and reptile species' richness in ecological recreational parks in Mérida, Yucatán, Mexico [28], and in the Edith L. Moore Nature Sanctuary in Houston, Texas [29].

Several studies with broader objectives have also leveraged iNaturalist data to understand ecological interactions in cities [30–32], monitor urban biodiversity [33, 34], explore human use of urban green areas in Europe [35], and examine insect management practices for urban farming [36].

This range of research studies demonstrates iNaturalist’s versatility and potential as a tool for exploring urban biodiversity and ecological dynamics. It also indicates the platform’s potential application in creating open-source data bases on forageable plants, as explored by [37].

Methods

Data set 1

Version 3 of the list of native and exotic fruit-bearing plant species cultivated in Brazil was built upon two main sources based on specialists’ recommendations: the book Brazilian Fruits and Cultivated Exotics [38] and the book series Plants for the Future. The latter includes volumes specifically dedicated to species of economic value from four regions of Brazil, namely the South [39], Midwest [40], Northeast [41], and North [8]. A botanist carefully reviewed this list in the following steps:

  • (i)

    Scientific Name Verification. The primary task involved checking each scientific name to ensure the species name’s existence, correctness, and validity. The review focused on determining if the species’ names were accepted or synonyms at the current time. Key resources for this verification included the Flora and Fungi of Brazil catalog [42], Tropicos.org by the Missouri Botanical Garden [43], the International Plant Names Index [44], Kew Botanic Gardens Plants of the World Online [45], and the New York Botanical Garden Vascular Plant Types Catalog [46]. It is important to note that scientific names are dynamic; a species considered valid today might become a synonym tomorrow, and vice versa. Thus, we will continuously update this list.

  • (ii)

    Origin Check. A thorough check was conducted for each species to determine whether it was native or introduced. This involved extensive online research and consultation of relevant literature, primarily focusing on the Plants for the Future book series [8, 39–41].

  • (iii)

    Two new columns were added to Version 3 of the list: Botanical Family and Geographical Distribution. Information for these columns was primarily sourced from the Flora and Fungi of Brazil catalog and Tropicos.org.

  • (iv)

    Handling Synonyms. Many species included in Version 2 of the list from the reference books were identified as synonyms according to the consulted online catalogs. In such cases, the currently valid scientific names replaced the synonyms.

  • (v)

    Removed species. In Version 3 of the list, some plant species from Version 2 were excluded due to their lack of importance as food sources.

  • (vi)

    Inclusion of Additional Species. Some fruit-bearing species listed in the Plants for the Future books [8, 39–41] that were missing in Version 2 were included in Version 3.

Data set 2

iNaturalist provides tools for managing observations of interest, known as Projects [47]. We used two types of projects:

  • •

    Collection Projects function as a saved database search with enhanced features for data visualization, such as a distinctive banner, icon, URL, and a journal that enables communication with project followers [47]. When creating a Collection project, specific requirements can be set, such as “taxa, place(s), users, dates, and quality grade”. Each time the project’s page is accessed, “iNaturalist will perform a quick search and display all observations that match the project’s requirements” [47].

  • •

    Umbrella Projects are designed to compile, compare, or promote multiple collection projects [47].

The criteria for the Pomar Urbano collection projects were established as follows: user-registered observations must be about fruit-bearing plant species listed in the taxonomic compilation of Data Set 1. Furthermore, each observation should originate from one of the capitals of Brazil’s 27 federative units, such as São Paulo, Rio de Janeiro, or Brasília. To compile all this data, the umbrella project has been set up to aggregate data from all 27 corresponding collection projects [48].

Data sample

Version 3 of Data Set 1 counts 429 fruit-bearing species. Notably, 398 of these species have been observed by iNaturalist users in various locations across Brazil as of 22nd August 2023. Pomar Urbano has amassed a collection of over 10,943 observations throughout Brazil, referred to in this paper as Data Set 2. This data set was generated both from opportunistic records on iNaturalist, without the use of active engagement strategies by the project coordinators, and biological surveying (bioblitz).

Figure 1 shows the top 10 cities with the highest number of observations. This ranking spans all five macro-regions of Brazil. Brasília (Midwest region) leads this ranking, followed by São Paulo and Rio de Janeiro (both in the Southeast region).

Figure 1.

Figure 1.

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Ten Brazilian cities with the highest number of observations of fruit-bearing species.

Note: Screenshot from the “Pomar Urbano” project on iNaturalist, based on observations collected as of August 2023. This image represents the data available at that time and may not reflect the most recent updates or additions. To view the most up-to-date data and additional contributions, visit the project online at: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-urbano.

Figure 2 depicts some observations from Brasília. Among the ten most frequently observed species, seven are native to Brazil, namely Caryocar brasiliense, Eugenia dysenterica, Psidium guajava, Eugenia uniflora, Bixa orellana, Hymenaea courbaril, and Anacardium humile. The species with the highest number of observations is Caryocar brasiliense, which is endemic to the Brazilian Cerrado biome, encompassing the entire territory of Brasília [49]. This particular species holds significant cultural importance in Midwest Brazilian Cuisine according to [50], potentially accounting for its widespread presence and dissemination throughout Brasília.

Figure 2.

Figure 2.

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Ten most observed species in Brasília.

Note: Screenshot from the “Pomar de Brasília” project on iNaturalist, based on observations collected as of August 2023. This image represents the data available at that time and may not reflect the most recent updates or additions. To view the most up-to-date data and additional contributions, visit the project online at: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-de-brasilia.

The city of São Paulo presents a distinct scenario (see Figure 3). Among the most observed species in the city, only four of them (Eugenia uniflora, Syagrus romanzoffiana, Plinia cauliflora, and Psidium guajava) are native to Brazil. This highlights a significant difference in species composition compared to Brasília.

Figure 3.

Figure 3.

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Ten most observed species in São Paulo.

Note 1: Screenshot from the “Pomar Paulistano” project on iNaturalist, based on observations collected as of August 2023. This image represents the data available at that time and may not reflect the most recent updates or additions. To view the most up-to-date data and additional contributions, visit the project online at: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-paulistano. Note 2: Recent taxonomic advancements have led to the synonymization of Plinia cauliflora with Plinia peruviana, with the latter now being the preferred nomenclature, as detailed in the Flora and Funga of Brazil [42]. However, at the time of this article's publication, this taxonomic update had not been reflected on iNaturalist, resulting in the figure retaining the previous name, Plinia cauliflora.

Furthermore, there were notable variations when considering the species that garnered the highest number of observations in each city. Only Psidium guajava, Eugenia uniflora, and Persea americana emerged within the most observed species in both Brasília and São Paulo, since these cities are situated in regions characterized by distinct biomes, differences in species diversity between these locations were expected. The contrasting biomes contribute to the variation in the composition and distribution of fruit-bearing species, highlighting the significance of considering regional ecological factors when analyzing biodiversity patterns.

In Rio de Janeiro (see Figure 4), the abundance of native fruit-bearing species is also evident. Among the ten most observed species, a noteworthy seven of them are native to Brazil, including Eugenia uniflora, Syagrus romanzoffiana, Lecythis pisonis, Myrciaria glazioviana, Pachira aquatica, Opuntia monacantha, and Eugenia brasiliensis.

Figure 4.

Figure 4.

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Ten most observed species in Rio de Janeiro.

Note: Screenshot from the “Pomar Carioca” project on iNaturalist, based on observations collected as of August 2023. This image represents the data available at that time and may not reflect the most recent updates or additions. To view the most up-to-date data and additional contributions, visit the project online at: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-carioca.

Both Eugenia uniflora and Syagrus romanzoffiana emerge as prominent species within the top ten observations across all three cities. The remarkable prevalence of Eugenia uniflora can be attributed to its adaptability to diverse climate and soil conditions [51]. This adaptability, coupled with the increasing economic interest in the berries produced by this plant, has led to its cultivation in various regions worldwide, not just in Brazil [51].

The significant presence of Syagrus romanzoffiana in the three cities can be attributed to its adaptability to the biomes prevalent in these regions, including the Atlantic Forest and Cerrado [52]. This species’ fruit pulp and nut can be consumed by humans and also holds great value for various groups of animals, indicating its ecological importance in providing food resources [52, 53]. In addition, native communities believe that this palm species is a sacred plant, attributed with cosmogonic and cosmological spiritual significance [53]. Furthermore, recent studies have shed light on the medicinal potential of Syagrus romanzoffiana, demonstrating its effectiveness in treating infections and chronic diseases [54]. Additionally, the seeds of this plant have been found to possess a high concentration of oil, making them a promising candidate for biodiesel production [55].

Data validation and quality control

Species identification on iNaturalist leverages a Computer Vision Model (CVM) to process observation images and suggest potential species names [56–58]. Although the CVM lacks data on all 2 million species registered worldwide, it successfully identifies about 85% of observations [57, 58]. For species not recognized by the CVM, it recommends higher taxonomic classifications like genus or family [58].

A key strength of iNaturalist is its community of specialists, known as identifiers, who significantly enhance the platform’s species identification accuracy [56]. These identifiers also contribute to the CVM by providing quality data and validating observations’ identifications [56]. Their expertise is particularly valuable in distinguishing between similar species, thereby refining the CVM and improving its suggestions over time [56, 58].

The ongoing contributions of these identifiers are vital for the CVM’s continuous improvement. By providing a high-quality dataset and expanding the model’s species coverage, they significantly boost its overall performance. For more insights on the impact of identifiers on iNaturalist data quality, refer to [56].

iNaturalist enforces data quality criteria, classifying records into various levels. The highest is “Research Grade” (RG), characterized by specific criteria including having a valid date, location, photo or sound, being of a non-captive or non-cultivated organism, and community consensus on the organism identification at the species level or lower [59]. GBIF indexes RG observations, making them accessible for download [60].

In the Pomar Urbano project, prioritizing RG data from iNaturalist would be logical due to the necessity for accurate plant species identification, especially when health risks from non-edible fruits are concerned. However, a significant challenge arises since the project focuses on forageable plants, many of which are cultivated and thus are not eligible for RG status on iNaturalist.

This categorization is particularly complex in urban settings where the line between cultivated and wild plants can blur. For instance, a plant initially cultivated by humans might become naturalized in an urban environment, raising questions about its categorization. This ambiguity is evident in discussions within the iNaturalist community, where there is an ongoing debate about how to handle observations of plants that might have been planted initially but have become self-sustaining and naturalized in an urban context. For further insight into the complexities surrounding the classification of plants as “cultivated” in urban contexts, refer to the iNaturalist forum discussion [61].

Given these nuances, relying exclusively on RG data in the Pomar Urbano project could be limiting. The project’s focus on urban environments means many valuable observations might be of cultivated plants. Therefore, while RG observations are preferred for their verified accuracy, the project would benefit from a more inclusive approach, considering data also from non-RG observations. Still, we believe this data set could also be relevant to GBIF and other biodiversity data platforms, considering the potential interest in data that sheds light on the distribution and characteristics of economically important plant species within urban ecosystems.

Reuse potential

The data sets presented in this paper provide a foundational platform for understanding the diversity of fruit-bearing plants in select Brazilian cities. We assert that this contributes to various open research questions in the existing literature on urban foraging and ecosystem services in urban environments, including, but not limited to:

  • Examining how the current species composition in cities forms pre-existing landscapes that are both edible and useful, as explored in the works of [16, 17, 62];

  • Developing open data sources focused on Urban Food Forests, as highlighted by [37];

  • Investigating the role of urban forests in supporting cultural ecosystem services, as discussed by [63];

  • Analyzing urban foraging as a means to enhance food security [64–69];

  • Facilitating the sharing of ecological knowledge, as mentioned in [70];

  • Contributing to social-ecological resilience, as studied by [71];

  • Aiding in reconnecting urban residents with nature and biodiversity, as described by [72–74].

In the context of the Pomar Urbano project, data reuse includes:

Food and nutrition

To engage and inspire individuals to explore the culinary potential of locally available fruit, we partnered up with the food laboratory Sustentarea at the University of São Paulo. In this facility, we document food recipes showcasing the most frequently encountered fruit in São Paulo, Brazil. Additionally, we have conducted parallel experiments in Brasília. These recipes will be shared across social media platforms to encourage people to prepare easy, affordable, tasty dishes using these regional ingredients. Figure 5 shows the results of some of these experiments.

Figure 5.

Figure 5.

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Recipes prepared for Pomar Urbano.

(a) Green salad with passion fruit (Passiflora sp.) sauce and a taioba (Xanthosoma taioba) tortelli with guava (Psidium guajava) sauce. Recipe production: Ana Maria Bertolini, Gabriela Rigote, Natalie Marinho Dantas. Photo: Gabriela Rigote [48]. (b) Jaboticaba (Plinia peruviana) jam, prepared in December 2023 in Brasília, Brazil. Recipe preparation and Photo: Lidio Coradin and Vera Coradin. (c) Freshly foraged mangoes, Brasília, Brazil, December 2023. This photograph shows ripe mangoes (Mangifera indica), handpicked during a foraging expedition. Photo: Lidio Coradin. (d) Mango chutney prepared by Lidio Coradin and Vera Coradin with foraged mango in Brasília, Brazil, December 2023. Photo: Lidio Coradin.

As our initiative progresses, we envision expanding our recipe collection to include fruit from other cities. The book Biodiversidade Brasileira: sabores e aromas (Brazilian Biodiversity: flavors and aromas) [75] is also being used as reference for preparing Brazilian recipes using fruit.

Creative industry

The creative industry, also known as creative economy, encompasses a diverse range of sectors dedicated to generating and commercializing creativity, art, and original content. This industry spans advertising, architecture, arts and crafts, design (including fashion), film, music, performing arts, publishing, and software (like video games) [76]. It thrives on innovation and caters to cultural and economic demands, often blurring the lines between art and commerce. The creative industry may benefit from our data in many ways.

We are identifying Brazilian digital influencers on prominent platforms such as TikTok and Instagram, focusing on those who delve into topics like sustainable diets, vegetarianism, science, nature, and related areas. We aim to collaborate with these influencers, seeking their endorsement to introduce our initiative to their followers. By leveraging data from our project, these influencers can generate content while we gain the advantage of increased user participation in our data collection efforts.

Beyond content creation, information on fruit-bearing plants can inspire the development of diverse products. Figure 6 showcases products crafted by Brazilian artists inspired by observations recorded on Pomar Urbano.

Figure 6.

Figure 6.

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Product designs inspired by Pomar Urbano.

(a) A porcelain cup featuring a print inspired by the Night Blooming Cactus flower (Epiphyllum oxypetalum), observed during a research survey in São Paulo, Brazil. The design was created by Fashion Design students Kelly Cristina Soares Barbieri, Larissa Galdino de Souza Costa, and Karollina Brandão Araújo Cosso at Centro Universitário Belas Artes de São Paulo, supervised by Maria Carolina Garcia [48]. (b) Print for a tablecloth inspired by the guava tree flower (Psidium guajava), using the traditional technique of Brazilian Chita. Created by Luciana Mendonça, a student of Interior Design at the Centro Universitário Belas Artes de São Paulo under the supervision of Maria Carolina Garcia [48]. (c) Digital illustrations showcasing a diverse array of Brazilian plants (from the up left corner to the right down corner: Annona mucosa, Mauritia flexuosa, Campomanesia phaea, Theobroma grandiflorum, Campomanesia xanthocarpa, and Plinia peruviana). Designed for the Pomar Urbano project based on multiple photos retrieved from iNaturalist.org. Illustrations: Bruna Stefani Perin and Fernanda Beatriz Fernandez Correa. Supervision: Rubens Rangel Silva (Ânima Educação).

Understanding plant phenology

Numerous reference sources offer information on the timing of fruiting and flowering for various species in Brazil. Notably, the work conducted by Coradin, Camillo, and Vieira [8] stands out, presenting an extensive table that details the aforementioned plant phenology aspects, including their respective peaks, for species found in the North of Brazil. Drawing from these existing literature resources, we anticipate harnessing the provided data to support our future analyses concerning the fruiting seasons of each species.

Our primary objective is to compare the data collected by citizen scientists with the findings presented by reference sources. Through this comparative analysis, we aim to ascertain whether the information gathered through CS initiatives yields similar outcomes to those achieved by professional scientists. This investigation aims to assess the accuracy and reliability of CS data collection within the specific framework of our project.

By systematically examining and contrasting these results, we can shed light on the efficacy and potential of CS as a means of data collection for such projects. This comparison will serve as a crucial step towards enhancing our understanding of seasonal fruit patterns while also showcasing the contributions that citizen scientists can make in advancing scientific knowledge. Furthermore, this data can potentially highlight temporal shifts in the reproductive seasonality of the monitored plant species in the long term.

Machine learning applications

The safety and authenticity of food can be safeguarded through data derived from fruit-bearing plants, serving as a foundational reference for genuine fruit attributes. Machine Learning (ML) algorithms can then be employed to pinpoint irregularities in fruit quality or composition, thereby enabling the detection of deceptive practices and potential food safety hazards [77]. Furthermore, within urban settings, the local production of fruits and vegetables can be seamlessly integrated into the urban supply chain to enhance supply chain management. ML algorithms can optimize transportation logistics and minimize food wastage, leading to a more sustainable and efficient urban food system. Moreover, in the face of environmental challenges, ML offers a powerful tool to analyze long-term data from urban fruit crops. This data-driven approach can provide valuable insights into understanding the impact of climate change and urbanization on plant growth and biodiversity. Such knowledge can be pivotal in guiding urban planning decisions and conservation initiatives.

In conclusion, when coupled with ML capabilities, the wealth of data produced by fruit-bearing plants in urban environments can significantly impact issues related to food authenticity, safety, and environmental concerns. These applications enhance the quality of urban life and contribute to global endeavors to build sustainable and resilient urban ecosystems.

For additional insights into citizen science for urban foraging, refer to the related commentary paper in GigaScience [78].

Acknowledgements

We express our gratitude to the more than 2,600 citizen scientists who have made valuable contributions through their observations.

Funding Statement

FMS thanks the Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) (Process number: 21/15125-0, and 22/08385-8). BCMSM thanks the Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) (Process number: 303650/2019-2). AMS, NPGL, SK, and FMS thank FAPESP (Process number: 2018/14994-1). SK thanks FAPESP (Process number: 2019/26760-8).

Data availability

The datasets are available on Zenodo: Data Set [1] and Data Set [2]. Supporting data is also available via the GigaScience database, GigaDB [79].

List of abbreviations

AI: Artificial Intelligence; CS: Citizen Science; CVM: Computer Vision Model; RG: Research Grade.

Declarations

Competing interests

The authors declare that they have no competing interest regarding the publication of this work. There are no financial, personal, or professional relationships that could be perceived as potentially biasing the content presented in this manuscript.

Authors’ contributions

Study Conceptualization: FMS, MCG, AMS, LFP, BCMSM. Data curation: FMS, LC, MCPC, ACSL, SGMF, HDEG, BJS. Formal Analysis: FMS, LC, LFP, RRS, NPGL. Funding acquisition: AMS, UBM, BCMSM, MCG, RRS. Investigation: FMS, LFP, MCG, LC, NPGL, RRS, AMC, BCMSM, SK, UBM, DPD, RS, AMS. Methodology: FMS, NPGL, SK, UBM. Project administration: FMS, AMS. Supervision: AMS, LFP, BCMSM, UBM, AMC, MCG, RRS. Validation: LC. Data Visualization: FMS, RRS. Writing – original draft: FMS, LFP, LC, NPGL, AG, YB, SK. Writing – review & editing: All authors made significant contributions to the review and editing of this manuscript.

Funding

FMS thanks the Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) (Process number: 21/15125-0, and 22/08385-8). BCMSM thanks the Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) (Process number: 303650/2019-2). AMS, NPGL, SK, and FMS thank FAPESP (Process number: 2018/14994-1). SK thanks FAPESP (Process number: 2019/26760-8).

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Dados de Ciência Cidadã sobre Plantas Urbanas Forrageáveis: Um Estudo de Caso no Brasil

Filipi Miranda Soares 1,2,*, Luís Ferreira Pires 2, Maria Carolina Garcia 3, Lidio Coradin 4, Natalia Pirani Ghilardi-Lopes 5, Rubens Rangel Silva 6, Aline Martins de Carvalho 7, Anand Gavai 8, Yamine Bouzembrak 9, Benildes Coura Moreira dos Santos Maculan 10,11, Sheina Koffler 12, Uiara Bandineli Montedo 1, Debora Pignatari Drucker 13, Raquel Santiago 14, Maria Clara Peres de Carvalho 15, Ana Carolina da Silva Lima 11, Hillary Dandara Elias Gabriel 1, Stephanie Gabriele Mendonça de França 1, Karoline Reis de Almeida 1, Bárbara Junqueira dos Santos 16, Antonio Mauro Saraiva 1

Abstract

Este artigo apresenta dois bancos de dados derivados do projeto Pomar Urbano. O primeiro banco de dados é um catálogo abrangente de espécies de plantas frutíferas para uso humano, nativas ou introduzidas no Brasil. O segundo banco de dados, obtido a partir da plataforma iNaturalist, documenta a distribuição e o monitoramento dessas plantas em áreas urbanas por todo o Brasil. O estudo abrange dados de todas as capitais das 27 unidades federativas brasileiras, focando nas dez cidades que mais contribuíram com observações até agosto de 2023. A pesquisa enfatiza a importância da ciência cidadã no monitoramento da biodiversidade urbana e seu potencial para contribuir em diversos campos, incluindo alimentação e nutrição, indústria criativa, estudo da fenologia das plantas e aplicações de aprendizado de máquina. Espera-se que estes bancos de dados sirvam como recurso para futuros estudos em forrageamento urbano, segurança alimentar, serviços ecossistêmicos culturais e sustentabilidade ambiental.

Descrição dos dados

Este artigo apresenta dois bancos de dados relacionados a plantas frutíferas brasileiras. O Banco de Dados 1 apresenta uma lista taxonômica dessas espécies de plantas, tanto nativas quanto introduzidas, que inclui nomes científicos abrangentes de plantas com frutos comestíveis para humanos. Este banco de dados contém nomes científicos (em níveis de espécie e família), nomes vernaculares em português, meios de estabelecimento (nativo ou introduzido), distribuição geográfica das espécies no Brasil e a última atualização de um determinado nome de espécie dentro do banco de dados. Uma documentação mais detalhada do banco de dados está disponível no Zenodo (veja a seção [1.]).

O Banco de Dados 2, hospedado no iNaturalist, compila observações das espécies listadas no Banco de Dados 1 de todas as capitais das 27 unidades federativas do Brasil. Detalhes sobre como acessar esses bancos de dados podem ser encontrados na seção [2.]. Obtido do iNaturalist em 22 de agosto de 2023, o banco de dados apresenta 47 colunas que capturam o tempo da observação, localização, licença e detalhes de identificação taxonômica. Ele fornece uma ampla decomposição taxonômica, cobrindo classificações desde reino até espécie, subespécie e variedade em alguns casos. Notavelmente, o iNaturalist permite a exportação de bancos de dados anotados com metadados Darwin Core [3.], garantindo a interoperabilidade de dados com inúmeras aplicações que usam este padrão, como o Global Biodiversity Information Facility (GBIF).

A interoperabilidade com o GBIF é vital por várias razões. Ela melhora a visibilidade e a acessibilidade dos dados de biodiversidade em todo o mundo, facilitando para pesquisadores e formuladores de políticas o acesso a essas informações [4.]. O GBIF é considerado “o recurso mais extenso que fornece acesso a dados abertos e integrados sobre a ocorrência de espécies” [5., p. 1]. Isso é especialmente importante para apoiar a colaboração global em conservação e pesquisa sobre biodiversidade [4.–6.]. O GBIF também garante que o relatório de dados seja padronizado e de alta qualidade, crucial para estudos sobre biodiversidade [4., 5.]. Por fim, permite uma comparação e referência cruzada mais eficazes dos dados de biodiversidade de diferentes regiões e espécies, enriquecendo a pesquisa sobre a distribuição de espécies [5.].

Referencial Teórico

Sistemas alimentares urbanos

De acordo com o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente [7.], o Brasil possui a biodiversidade mais rica do mundo, representando 15 a 20% da biodiversidade global [7., 8.]. Essa vasta biodiversidade se traduz em uma diversidade de alimentos disponíveis para os brasileiros. No entanto, como destaca Gomes [9.], essa rica biodiversidade não é adequadamente refletida nas dietas de vários grupos sociais no país. Na verdade, apenas 1,3% dos brasileiros consomem ativamente alimentos biodiversos. Localização geográfica, etnia, idade, insegurança alimentar, gênero e nível educacional influenciam esses padrões de consumo [9.].

A combinação única do clima tropical do Brasil e seus diversos ecossistemas cria condições favoráveis para o cultivo de uma grande variedade de frutas, muitas das quais são espécies nativas. Essas frutas não são cultivadas apenas em ambientes agrícolas, mas também são amplamente utilizadas na arborização urbana e contribuem para a estética de parques, praças e calçadas em várias cidades.

Plantas frutíferas que integram as florestas alimentares urbanas podem oferecer múltiplos benefícios, como aumentar a disponibilidade de alimentos, especialmente em áreas com acesso limitado a frutas frescas, abordando assim questões de escassez alimentar e melhorando a segurança nutricional [10.–12.]. Além disso, elas promovem a saúde e o bem-estar humano ao fomentar a conexão com a natureza, proporcionar oportunidades para atividade física e melhorar a qualidade do ar por meio do sequestro de carbono e mitigação da poluição [13.].

As florestas alimentares urbanas também contribuem para a preservação e promoção da biodiversidade, garantindo a conservação de variedades nativas de frutas e apoiando ecossistemas locais, fornecendo abrigo, alimento, locais para nidificação e melhorando as condições ambientais [11., 14., 15.].

Como explorado por Hurley et al. [16.], esses espaços verdes contribuem significativamente para outras aplicações não relacionadas à alimentação. Hurley e Emery [17.] investigam a relação intrincada entre as florestas urbanas e sua utilidade para alimentação, medicina, artesanato e outros fins, focando em espécies lenhosas. Eles destacam as conexões materiais desses espaços verdes e seus diversos usos em contextos artísticos e culturais, ressaltando sua importância multifacetada em ambientes urbanos [17.].

Ao reconhecer o potencial das infraestruturas verdes comestíveis, as áreas urbanas podem mitigar os impactos adversos da urbanização, ao mesmo tempo em que aprimoram a sustentabilidade e resiliência das cidades [11., 12.].

Uso da ciência cidadã para o monitoramento da biodiversidade urbana

A ciência cidadã (CS) é um esforço de colaboração entre cientistas e o público, envolvendo a participação ativa de membros da sociedade na pesquisa científica. A participação em uma iniciativa de CS para coletar dados sobre plantas frutíferas localmente pode ser motivada por vários motivos, incluindo a curiosidade e o desejo pessoal pela iniciativa.

As plataformas de CS oferecem um ambiente propício para que os cientistas-cidadãos contribuam com a ciência e aprendam a importância de iniciativas dessa natureza. O iNaturalist, por exemplo, funciona como uma rede social on-line, que apoia uma comunidade de usuários que trocam informações sobre biodiversidade, promovendo o aprendizado colaborativo sobre o mundo natural [18.]. Ele oferece uma plataforma móvel, baseada na Web, que permite que os usuários façam upload de fotos para serem analisadas com Inteligência Artificial (IA), que vai indicar a identificação do organismo com base nessas fotos e em outras variáveis, como o local da observação.

A riqueza dos dados disponíveis na iNaturalist pode ser aproveitada para muitas iniciativas de pesquisa que se concentram no monitoramento da biodiversidade urbana. Alguns estudos utilizaram a iNaturalist para rastrear e compreender a presença de espécies exóticas. Por exemplo, na região de Tyumen na Rússia, os pesquisadores [19.] compararam os dados de toda a região com a área urbana de Tyumen para avaliar a distribuição de quatro espécies de plantas exóticas. Além disso, na cidade de Kiev, a expansão da lesma invasora dos Bálcãs (Tandonia kusceri) em paisagens urbanas foi estudada [20.].

Os insetos (classe Insecta) também têm sido um ponto focal de pesquisa em ambientes urbanos usando o iNaturalist. Os estudos exploraram vários aspectos da biodiversidade de insetos, como a riqueza de espécies de borboletas (Lepidoptera: Rhopalocera) em Los Angeles  [21.], a compilação de uma lista de verificação de espécies de hawkmoths (Lepidoptera) na cidade de Baguio, Filipinas [22.], e o monitoramento de abelhas carpinteiras orientais (Xylocopa virginica) em áreas urbanas dos Estados Unidos e do Canadá, tendo em vista detectar a perda de pigmento nas asas [23.]. Os projetos de CS que usam o iNaturalist também têm como alvo outros grupos de animais, incluindo estudos de mamíferos, aves, anfíbios e répteis, por exemplo, monitorando a presença de grandes mamíferos em centros urbanos na América do Norte durante a pandemia de COVID-19 [24.]. As raposas vermelhas urbanas e os coiotes foram monitorados usando observações do iNaturalist na América do Norte [25., 26.], assim como foram documentadas observações de pássaros na cidade de Chicago, Illinois, por meio do iNaturalist [27.]. Além disso, a pesquisa caracterizou a riqueza de espécies de anfíbios e répteis em parques ecológicos recreativos em Mérida, Yucatán, México [28.], e no Edith L. Moore Nature Sanctuary, localizado em Houston, Texas [29.].

Vários estudos com objetivos mais amplos também utilizaram dados do iNaturalist para entender interações ecológicas em cidades [30.–32.], monitorar a biodiversidade urbana [33., 34.], explorar o uso humano de áreas verdes urbanas na Europa [35.] e examinar práticas de manejo de insetos para agricultura urbana [36.].

Esta gama de estudos demonstra a versatilidade e o potencial do iNaturalist como ferramenta para explorar a biodiversidade urbana e as dinâmicas ecológicas. Também indica o potencial da plataforma na criação de bancos de dados de código aberto sobre plantas forrageáveis, conforme explorado por [37.].

Métodos

Banco de dados 1

A versão 3 da lista de espécies de plantas frutíferas nativas e exóticas cultivadas no Brasil foi construída com base em duas principais fontes, conforme recomendações de especialistas: o livro Frutas Brasileiras e Exóticas Cultivadas [38.] e a série de livros Plantas para o Futuro. Esta última inclui volumes especificamente dedicados a espécies de valor econômico de quatro regiões do Brasil, a saber, Sul [39.], Centro-Oeste [40.], Nordeste [41.] e Norte [8.]. Um botânico revisou cuidadosamente esta lista nas seguintes etapas:

  • (i)

    Verificação do Nome Científico: A principal tarefa envolveu a verificação de cada nome científico para assegurar a existência, correção e validade do nome da espécie. A revisão focou em determinar se os nomes das espécies eram aceitos ou sinônimos no momento atual. Recursos-chave para essa verificação incluíram o catálogo Flora e Funga do Brasil [42.], Tropicos.org do Jardim Botânico do Missouri [43.], o Índice Internacional de Nomes de Plantas [44.], Kew Botanic Gardens Plants of the World Online [45.], e o Catálogo de Tipos de Plantas Vasculares do Jardim Botânico de Nova York [46.]. É importante notar que os nomes científicos são dinâmicos; uma espécie considerada válida hoje pode se tornar um sinônimo amanhã, e vice-versa. Portanto, a atualização desta lista será contínua.

  • (ii)

    Verificação de Origem: classificação da espécie como nativa ou introduzida. Isso envolveu extensa pesquisa online e consulta à literatura relevante, com foco principalmente na série de livros Plantas para o Futuro [8., 39.–41.].

  • (iii)

    Duas novas colunas foram adicionadas à Versão 3 da lista: Família Botânica e Distribuição Geográfica. As informações para essas colunas foram obtidas principalmente do catálogo Flora e Funga do Brasil e Tropicos.org.

  • (iv)

    Tratamento de Sinônimos: muitas espécies incluídas na Versão 2 da lista, a partir dos livros de referência, foram identificadas como sinônimos de acordo com os catálogos online consultados. Nestes casos, os nomes científicos válidos atuais substituíram os sinônimos.

  • (v)

    Espécies Removidas: Na Versão 3 da lista, algumas espécies de plantas da Versão 2 foram excluídas devido à sua falta de importância como fontes alimentares.

  • (vi)

    Inclusão de Espécies: algumas espécies frutíferas listadas nos livros Plantas para o Futuro [8., 39.–41.], que estavam ausentes na Versão 2, foram incluídas na Versão 3.

Banco de dados 2

O iNaturalist oferece ferramentas para gerenciar observações de interesse, conhecidas como Projetos [47.]. Utilizamos dois tipos de projetos:

  • Projeto de Coleção: funciona como uma busca salva no banco de dados com recursos aprimorados para visualização de dados, como um banner distintivo, ícone, URL e um jornal que permite a comunicação com os seguidores do projeto [47.]. Ao criar um Projeto de Coleção, requisitos específicos podem ser definidos, como ”táxons, localizações, usuários, datas e grau de qualidade”. Toda vez que a página do projeto é acessada, ”o iNaturalist realiza uma busca rápida e exibe todas as observações que correspondem aos requisitos do projeto” [47.].

  • Projeto Guarda-Chuva: são projetados para compilar, comparar ou promover vários projetos de coleção [47.].

Os requisitos para os projetos de coleção do Pomar Urbano foram definidos da seguinte maneira: a observação registrada pelo usuário deve ser sobre uma das espécies de plantas frutíferas na lista taxonômica compilada (veja a seção Disponibilidade de dados e materiais de apoio). Esta observação deve ocorrer em uma das capitais das 27 unidades federativas do Brasil. O projeto guarda-chuva foi configurado para acompanhar os dados de todos os 27 projetos de coleção [48.].

Amostra do banco de dados

A Versão 3 do Banco de Dados 1 contém 429 espécies de plantas frutíferas. Notavelmente, 398 dessas espécies foram observadas por usuários do iNaturalist em várias localidades do Brasil até 22 de agosto de 2023. O Pomar Urbano acumulou uma coleção de 10.943 observações em todo o Brasil, referidas neste artigo como Banco de Dados 2. Este banco de dados foi gerado tanto a partir de registros oportunistas no iNaturalist, sem o uso de estratégias de engajamento ativo pelos coordenadores do projeto, quanto por meio da promoção de bioblitz.

A Figura 1 mostra as 10 cidades com o maior número de observações. Este ranking abrange todas as cinco macro-regiões do Brasil. Brasília (região Centro-Oeste) lidera esse ranking, seguida por São Paulo e Rio de Janeiro (ambas na região Sudeste).

Figura 1.

Figura 1.

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Dez cidades brasileiras com o maior número de observações de espécies frutíferas.

Nota: Captura de tela do projeto “Pomar Urbano” no iNaturalist, baseada em observações coletadas até agosto de 2023. Esta imagem representa os dados disponíveis naquele momento e pode não refletir as atualizações ou adições mais recentes. Para consultar os dados atualizados, visite a página do projeto em: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-urbano.

A Figura 2 mostra algumas observações de Brasília. Entre as dez espécies mais frequentemente observadas, sete são nativas do Brasil, nomeadamente Caryocar brasiliense, Eugenia dysenterica, Psidium guajava, Eugenia uniflora, Bixa orellana, Hymenaea courbaril e Anacardium humile. A espécie com o maior número de observações é Caryocar brasiliense, que é endêmica do Cerrado brasileiro, bioma que abrange todo o território de Brasília [49.]. Esta espécie em particular tem uma significativa importância cultural na culinária do Centro-Oeste brasileiro, segundo [50.], o que pode explicar sua ampla presença e disseminação por Brasília.

Figura 2.

Figura 2.

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Dez espécies mais observadas em Brasília.

Nota: Captura de tela do projeto “Pomar de Brasília” no iNaturalist, baseada em observações coletadas até agosto de 2023. Esta imagem representa os dados disponíveis naquele momento e pode não refletir as atualizações ou adições mais recentes. Para consultar os dados atualizados, visite a página do projeto em: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-de-brasilia.

A cidade de São Paulo apresenta um cenário distinto (veja a Figura 3). Entre as espécies mais observadas na cidade, apenas quatro delas (Eugenia uniflora, Syagrus romanzoffiana, Plinia cauliflora e Psidium guajava) são nativas do Brasil. Isso destaca uma diferença significativa na composição de espécies em comparação com Brasília.

Figura 3.

Figura 3.

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Dez espécies mais observadas em São Paulo.

Nota 1: Captura de tela do projeto “Pomar Paulistano” no iNaturalist, baseada em observações coletadas até agosto de 2023. Esta imagem representa os dados disponíveis naquele momento e pode não refletir as atualizações ou adições mais recentes. Para consultar os dados atualizados, visite a página do projeto em: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-paulistano. Nota 2: Conforme os avanços recentes na taxonomia, Plinia cauliflora foi sinonimizada com Plinia peruviana, nome este atualmente reconhecido como mais aceito, conforme documentado na Flora e Funga do Brasil [42.]. No entanto, até a data de publicação deste artigo, a atualização para Plinia peruviana ainda não havia sido refletida no iNaturalist, razão pela qual a figura apresenta o nome anterior, Plinia cauliflora.

Além disso, houve variações notáveis ao considerar as espécies que obtiveram o maior número de observações em cada cidade. Apenas Psidium guajava, Eugenia uniflora e Persea americana apareceram entre as espécies mais observadas tanto em Brasília quanto em São Paulo. Como essas cidades estão situadas em regiões caracterizadas por biomas distintos, diferenças na diversidade de espécies entre essas localidades eram esperadas. As características de cada bioma contribuem para a variação na composição e distribuição de espécies frutíferas, destacando a importância de considerar fatores ecológicos regionais ao analisar padrões de biodiversidade.

No Rio de Janeiro (veja a Figura 4), a abundância de espécies nativas de plantas frutíferas também é evidente. Entre as dez espécies mais observadas, sete delas são nativas do Brasil, incluindo Eugenia uniflora, Syagrus romanzoffiana, Lecythis pisonis, Myrciaria glazioviana, Pachira aquatica, Opuntia monacantha e Eugenia brasiliensis.

Figura 4.

Figura 4.

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Dez espécies mais observadas no Rio de Janeiro.

Nota: Captura de tela do projeto “Pomar Carioca” no iNaturalist, baseada em observações coletadas até agosto de 2023. Esta imagem representa os dados disponíveis naquele momento e pode não refletir as atualizações ou adições mais recentes. Para consultar os dados atualizados, visite a página do projeto em: https://www.inaturalist.org/projects/pomar-carioca.

Tanto Eugenia uniflora quanto Syagrus romanzoffiana aparecem como espécies proeminentes entre as dez mais observadas nas três cidades. A prevalência de Eugenia uniflora pode ser atribuída à sua adaptabilidade a diferentes condições climáticas e de solo [51.]. Essa adaptabilidade, aliada ao crescente interesse econômico nas frutas produzidas por essa planta, levou ao seu cultivo em várias regiões do mundo, não apenas no Brasil [51.].

A significativa presença de Syagrus romanzoffiana nas três cidades pode ser atribuída à sua adaptabilidade aos biomas prevalentes nessas regiões, incluindo a Mata Atlântica e o Cerrado [52.]. A polpa e o amêndoa do fruto dessa espécie podem ser consumidos por humanos e também têm grande valor para diversos grupos de animais, indicando sua importância ecológica na provisão de recursos alimentares [52., 53.]. Além disso, comunidades nativas acreditam que essa espécie de palmeira é uma planta sagrada, atribuída com significado espiritual cosmogônico e cosmológico [53.]. Estudos recentes também revelaram o potencial medicinal de Syagrus romanzoffiana, demonstrando sua eficácia no tratamento de infecções e doenças crônicas [54.]. Adicionalmente, descobriu-se que as sementes desta planta possuem alta concentração de óleo, tornando-as uma candidata promissora para a produção de biodiesel [55.].

Validação dos dados e controle de qualidade

A identificação de espécies no iNaturalist utiliza um Modelo de Visão Computacional (CVM) para processar imagens de observações e sugerir nomes potenciais de espécies [56.–58.]. Embora o CVM não possua dados sobre todas as 2 milhões de espécies registradas mundialmente, ele identifica com sucesso cerca de 85% das observações [57., 58.]. Para espécies não reconhecidas pelo CVM, ele recomenda classificações taxonômicas superiores, como gênero ou família [58.].

Um ponto forte do iNaturalist é sua comunidade de especialistas, conhecidos como identificadores, que aumentam significativamente a precisão da identificação de espécies na plataforma [56.]. Estes identificadores também contribuem para o CVM, fornecendo dados de qualidade e validando as identificações das observações [56.].

As contribuições contínuas desses identificadores são vitais para a melhoria contínua do CVM. Ao fornecerem um conjunto de dados de alta qualidade e expandirem a cobertura de espécies do modelo, eles aumentam significativamente seu desempenho geral. Para mais insights sobre o impacto dos identificadores na qualidade dos dados do iNaturalist, consulte [56.].

O iNaturalist aplica critérios de qualidade de dados, classificando os registros em vários níveis. O mais alto é o ”Grau de Pesquisa” (RG), caracterizado por critérios específicos, incluindo ter uma data válida, localização, foto ou gravação de som, ser de um organismo não cativo ou não cultivado e consenso da comunidade na identificação do organismo no nível de espécie ou inferior [59.]. O GBIF indexa observações RG, tornando-as acessíveis para download [60.].

No projeto Pomar Urbano, priorizar dados RG do iNaturalist seria lógico devido à necessidade de identificação precisa de espécies de plantas, especialmente quando há riscos à saúde decorrentes de frutas não comestíveis. No entanto, surge um desafio significativo, pois o projeto foca em plantas forrageáveis, muitas das quais são cultivadas e, portanto, não são elegíveis para o status RG no iNaturalist.

Esta categorização é particularmente complexa em ambientes urbanos, onde a linha entre plantas cultivadas e selvagens pode se confundir. Por exemplo, uma planta inicialmente cultivada por humanos pode se naturalizar em um ambiente urbano, levantando dúvidas sobre sua categorização. Essa ambiguidade é evidente nas discussões dentro da comunidade iNaturalist, onde há um debate contínuo sobre como lidar com observações de plantas que podem ter sido inicialmente plantadas, mas que se tornaram auto-sustentáveis e naturalizadas em um contexto urbano. Para mais informações sobre as complexidades em torno da classificação de plantas como “cultivadas” em contextos urbanos, consulte o fórum de discussão do iNaturalist [61.].

Dadas essas nuances, depender exclusivamente de dados RG no projeto Pomar Urbano poderia ser limitante. O foco do projeto em ambientes urbanos significa que muitas observações úteis podem ser de plantas cultivadas. Portanto, embora as observações RG sejam preferidas por sua precisão verificada, o projeto se beneficia de uma abordagem mais inclusiva, considerando também dados de observações não RG. Ainda assim, acreditamos que este conjunto de dados também poderia ser relevante para o GBIF e outras plataformas de dados de biodiversidade, considerando o potencial interesse em dados que esclarecem a distribuição e características de espécies de plantas economicamente importantes em ecossistemas urbanos.

Potencial de reuso

Os conjuntos de dados apresentados neste artigo fornecem insumos para entender a diversidade de plantas frutíferas em cidades brasileiras selecionadas. Isso pode contribuir para várias questões de pesquisa abertas na literatura existente sobre forrageamento urbano e serviços ecossistêmicos em ambientes urbanos, incluindo, mas não se limitando a:

  • Examinar como a composição atual de espécies nas cidades forma paisagens preexistentes que são comestíveis e úteis, como explorado nos trabalhos de [16., 17., 62.];

  • Desenvolver fontes de dados abertos focadas em florestas alimentares urbanas, conforme destacado por [37.];

  • Investigar o papel das florestas urbanas no apoio a serviços ecossistêmicos culturais, como discutido por [63.];

  • Analisar o forrageamento urbano como meio de melhorar a segurança alimentar [64.–69.];

  • Facilitar o compartilhamento de conhecimento ecológico, como mencionado em [70.];

  • Contribuir para a resiliência socioecológica, como estudado por [71.];

  • Auxiliar na reconexão de residentes urbanos com a natureza e biodiversidade, como descrito por [72.–74.].

No contexto do projeto Pomar Urbano, o reuso de dados inclui:

Alimentação e nutrição

Para envolver e inspirar indivíduos a explorar o potencial culinário de frutas disponíveis localmente, firmamos parceria com o laboratório de alimentos Sustentarea da Universidade de São Paulo. Neste local, documentamos receitas que destacam as frutas mais frequentemente encontradas em São Paulo. Experimentos adicionais também foram realizados em Brasília. Estas receitas serão compartilhadas em plataformas de mídia social para incentivar as pessoas a prepararem pratos fáceis, acessíveis e saborosos usando esses ingredientes regionais. A Figura 5 mostra os resultados de alguns desses experimentos.

Figura 5.

Figura 5.

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Receitas preparadas para o Pomar Urbano.

(a) Salada verde com molho de maracujá (Passiflora sp.) e tortelli de taioba (Xanthosoma taioba) com molho de goiaba (Psidium guajava). Produção da receita: Ana Maria Bertolini, Gabriela Rigote, Natalie Marinho Dantas. Foto: Gabriela Rigote [48.]. (b) Geleia de jabuticaba (Plinia peruviana), preparada em dezembro de 2023 em Brasília. Preparação da receita e Foto: Lidio Coradin e Vera Coradin. (c) Mangas forrageadas, Brasília, dezembro de 2023. Esta fotografia mostra mangas maduras (Mangifera indica), colhidas à mão durante uma expedição de forrageamento. Foto: Lidio Coradin. (d) Chutney de manga preparado por Lidio Coradin e Vera Coradin com mangas coletadas em Brasília, dezembro de 2023. Foto: Lidio Coradin.

À medida que nossa iniciativa avança, pretendemos expandir a coleção de receitas para incluir frutas de outras cidades. O livro Biodiversidade Brasileira: sabores e aromas [75.] também está sendo usado como referência para a elaboração de receitas brasileiras usando frutas.

Indústria criativa

A indústria criativa, também conhecida como economia criativa, abrange uma diversidade de setores dedicados a gerar e comercializar criatividade, arte e conteúdo original. Esta indústria inclui publicidade, arquitetura, artes e ofícios, design (incluindo moda), cinema, música, artes cênicas, publicações e software (como videogames) [76.]. Ela prospera na inovação e atende às demandas culturais e econômicas, muitas vezes desfocando as linhas entre arte e comércio. A indústria criativa pode se beneficiar dos dados apresentados neste artigo de diversas maneiras.

Atualmente, está sendo realizada a identificação de influenciadores digitais brasileiros em plataformas de destaque, tais como TikTok e Instagram, com foco naqueles que discutem temas relacionados a dietas sustentáveis, vegetarianismo, ciência e natureza. O propósito desta ação é estabelecer uma colaboração com esses influenciadores, visando obter seu apoio para divulgar nossa iniciativa junto aos seus seguidores. Utilizando os dados provenientes de nosso projeto, tais influenciadores podem criar conteúdos relevantes, enquanto simultaneamente contribuem para a ampliação da participação dos usuários em nossas atividades de coleta de dados.

Além da criação de conteúdo, informações sobre plantas frutíferas podem inspirar o desenvolvimento de diversos produtos. A Figura 6 exibe produtos criados por artistas brasileiros inspirados em observações registradas no Pomar Urbano.

Figura 6.

Figura 6.

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Designs de produtos inspirados no Pomar Urbano.

(a) Estampa localizada em uma caneca de porcelana inspirada na flor do cacto da noite (Epiphyllum oxypetalum), descoberta durante expedição na cidade de São Paulo. Criada por um grupo de estudantes de Design de Moda do Centro Universitário Belas Artes de São Paulo, sob a supervisão de Maria Carolina Garcia [48.]. (b) Estampa em toalha de mesa inspirada na flor da goiabeira (Psidium guajava), usando a técnica tradicional da Chita brasileira. Criada por Luciana Mendonça, estudante de Design de Interiores do Centro Universitário Belas Artes de São Paulo sob a supervisão de Maria Carolina Garcia [48.]. (c) Ilustrações digitais exibindo diversas plantas brasileiras (do canto superior esquerdo para o canto inferior direito: Annona mucosa, Mauritia flexuosa, Campomanesia phaea, Theobroma grandiflorum, Campomanesia xanthocarpa e Plinia peruviana). Projetadas para o projeto Pomar Urbano com base em várias fotos obtidas do iNaturalist.org. Ilustrações: Bruna Stefani Perin e Fernanda Beatriz Fernandez Correa. Supervisão: Rubens Rangel Silva (Ânima Educação).

Compreendendo a fenologia das plantas

Numerosas fontes de referência fornecem informações sobre o período de frutificação e floração de várias espécies no Brasil. O trabalho realizado por Coradin, Camillo e Vieira [8.] é notável, apresentando uma extensa tabela que detalha os aspectos da fenologia das plantas mencionadas, incluindo seus picos, para espécies encontradas no Norte do Brasil. A partir desses recursos literários existentes, antecipamos a utilização dos dados fornecidos para apoiar nossas futuras análises sobre as estações de frutificação de cada espécie.

Nosso principal objetivo é comparar os dados coletados por cientistas cidadãos com as descobertas apresentadas por fontes de referência. Por meio desta análise comparativa, pretendemos verificar se as informações coletadas por meio de iniciativas de CS produzem resultados semelhantes aos alcançados por cientistas profissionais. Esta investigação visa avaliar a precisão e confiabilidade da coleta de dados da CS dentro do contexto específico do Pomar Urbano.

Ao examinar e contrastar sistematicamente esses resultados, podemos elucidar a eficácia e o potencial da CS como meio de coleta de dados para tais projetos. Esta comparação servirá como um passo crucial para aprimorar nosso entendimento dos padrões sazonais de frutos, ao mesmo tempo em que destaca as contribuições que os cientistas cidadãos podem fazer no avanço do conhecimento científico. Além disso, esses dados podem potencialmente destacar mudanças temporais na sazonalidade reprodutiva das espécies de plantas monitoradas a longo prazo.

Aplicações de aprendizado de máquina

A segurança e a autenticidade dos alimentos podem ser asseguradas por meio de dados derivados de plantas frutíferas, servindo como uma referência fundamental para os atributos genuínos das frutas. Algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML) podem então ser empregados para identificar irregularidades na qualidade ou composição das frutas, permitindo a detecção de práticas enganosas e potenciais riscos à segurança alimentar [77.]. Além disso, em ambientes urbanos, a produção local de frutas e vegetais pode ser integrada de maneira eficaz à cadeia de suprimentos urbana, aprimorando a gestão da cadeia de suprimentos. Algoritmos de ML podem otimizar a logística de transporte e minimizar o desperdício de alimentos, levando a um sistema alimentar urbano mais sustentável e eficiente. Ademais, diante de desafios ambientais, o ML oferece uma ferramenta poderosa para analisar dados de longo prazo de culturas de frutas urbanas. Essa abordagem baseada em dados pode fornecer informações valiosas para entender o impacto das mudanças climáticas e da urbanização no crescimento das plantas e na biodiversidade. Tal conhecimento pode ser crucial para orientar decisões de planejamento urbano e iniciativas de conservação.

Em conclusão, quando combinada com as capacidades de ML, a riqueza de dados produzidos sobre plantas frutíferas em ambientes urbanos pode ter um impacto significativo em questões relacionadas à autenticidade, segurança dos alimentos e preocupações ambientais. Essas aplicações aprimoram a qualidade de vida urbana e contribuem para os esforços globais de construir ecossistemas urbanos sustentáveis e resilientes.

Para insights adicionais sobre ciência cidadã para a coleta de alimentos em meio urbano, consulte o artigo relacionado na revista GigaScience [78.].

Agradecimentos

Expressamos nossa gratidão aos mais de 2.600 cientistas cidadãos que fizeram contribuições valiosas por meio de suas observações.

Funding Statement

FMS agradece à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) (Número do processo: 21/15125-0, e 22/08385-8). BCMSM agradece ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) (Número do processo: 303650/2019-2). AMS, NPGL, SK e FMS agradecem à FAPESP (Número do processo: 2018/14994-1). SK agradece à FAPESP (Número do processo: 2019/26760-8).

Disponibilidade de dados

Os bancos de dados estão disponíveis no Zenodo: Banco de Dados [1.] e Banco de Dados [2.]. Os dados também estão disponíveis através do repositório GigaDB [79.].

Lista de abreviações

IA: Inteligência Artificial; CS: Ciência Cidadã; MCV: Modelo de Visão Computacional; RG: Grau de Pesquisa.

Declarações

Interesses competitivos

Os autores declaram que não possuem interesses conflitantes em relação à publicação deste trabalho. Não existem relações financeiras, pessoais ou profissionais que possam ser percebidas como potencialmente tendenciosas em relação ao conteúdo apresentado neste manuscrito.

Contribuições dos autores

Conceitualização do Estudo: FMS, MCG, AMS, LFP, BCMSM. Curadoria de Dados: FMS, LC, MCPC, ACSL, SGMF, HDEG, BJS. Análise Formal: FMS, RRS, LFP, NPGL, LC. Aquisição de Financiamento: AMS, UBM, BCMSM, MCG. Investigação: FMS, LFP, MCG, LC, NPGL, RRS, AMC, BCMSM, SK, UBM, DPD, RS, AMS. Metodologia: FMS, NPGL, SK, UBM. Administração do Projeto: FMS, AMS, MCG. Supervisão: AMS, LFP, BCMSM, UBM, AMC, MCG. Validação: LC. Visualização de Dados: FMS, RRS. Escrita – rascunho original: FMS, LFP, LC, NPGL, AG, YB, SK. Escrita – revisão e edição: Todos os autores contribuíram significativamente para a revisão e edição deste manuscrito.

Financiamento

FMS agradece à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) (Número do processo: 21/15125-0, e 22/08385-8). BCMSM agradece ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) (Número do processo: 303650/2019-2). AMS, NPGL, SK e FMS agradecem à FAPESP (Número do processo: 2018/14994-1). SK agradece à FAPESP (Número do processo: 2019/26760-8).

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GigaByte. 2024 Feb 21;2024:gigabyte107.

Article Submission

Filipi Soares
GigaByte.

Assign Handling Editor

Editor: Scott Edmunds
GigaByte.

Editor Assess MS

Editor: Hans Zauner
GigaByte.

Curator Assess MS

Editor: Mary-Ann Tuli
GigaByte.

Review MS

Editor: COREY T CALLAGHAN
Reviewer name and names of any other individual's who aided in reviewer Corey T. Callaghan
Do you understand and agree to our policy of having open and named reviews, and having your review included with the published papers. (If no, please inform the editor that you cannot review this manuscript.) Yes
Is the language of sufficient quality? Yes
Please add additional comments on language quality to clarify if needed
Are all data available and do they match the descriptions in the paper? Yes
Additional Comments
Are the data and metadata consistent with relevant minimum information or reporting standards? See GigaDB checklists for examples <a href="http://gigadb.org/site/guide" target="_blank">http://gigadb.org/site/guide</a> Yes
Additional Comments More information should be given on the relevance to GBIF. And why the dataset is necessary to 'stand alone'. The main reason I guess is because in this context cultivated organisms are really valuable as a lot of your target organisms will indeed be cultivated.
Is the data acquisition clear, complete and methodologically sound? No
Additional Comments More detail should be provided about the difference in research grade and cultivated organisms on iNaturalist. The RG could be downloaded from GBIF, but I understand the need to go around that given that the cultivated organisms are also valuable in this context.
Is there sufficient detail in the methods and data-processing steps to allow reproduction? Yes
Additional Comments
Is there sufficient data validation and statistical analyses of data quality? Yes
Additional Comments Not relevant.
Is the validation suitable for this type of data? No
Additional Comments There should be more information provided on the CV model. And more information provided on the importance of identifiers in iNaturalist ecosystem. They are critically important. Right now, it reads as if the CV model generally accurately identifies organisms, but this isn't necessarily true, and there is no reference given. However, the identifiers are necessary to help data processing and identification of the organisms submitted to iNaturalist. I also think the biases of cultivated organisms not being identified as readily by iNaturalist identifiers should be discussed somewhere in the manuscript.
Is there sufficient information for others to reuse this dataset or integrate it with other data? Yes
Additional Comments Yes.
Any Additional Overall Comments to the Author I appreciated the description of this dataset and particularly liked the 'context' section and think it did a good job of setting up the need for such data. I would use iNaturalist throughout as opposed to iNat since iNat is a bit more colloquial.
Recommendation Minor Revision
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Review MS

Editor: Patrick Hurley
Reviewer name and names of any other individual's who aided in reviewer Patrick Hurley
Do you understand and agree to our policy of having open and named reviews, and having your review included with the published papers. (If no, please inform the editor that you cannot review this manuscript.) Yes
Is the language of sufficient quality? Yes
Please add additional comments on language quality to clarify if needed
Are all data available and do they match the descriptions in the paper? Yes
Additional Comments
Are the data and metadata consistent with relevant minimum information or reporting standards? See GigaDB checklists for examples <a href="http://gigadb.org/site/guide" target="_blank">http://gigadb.org/site/guide</a> Yes
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Is the data acquisition clear, complete and methodologically sound? Yes
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Is there sufficient detail in the methods and data-processing steps to allow reproduction? Yes
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Is there sufficient data validation and statistical analyses of data quality? Yes
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Is the validation suitable for this type of data? Yes
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Is there sufficient information for others to reuse this dataset or integrate it with other data? Yes
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Any Additional Overall Comments to the Author This is a very interesting paper and approach to examining questions related to the presence of edible plants in Brazilian cities. As such, it addresses--whether intentionally or not--open questions within the existing literatures of urban foraging and urban ecosystem services (Shackleton et al. 2017, ), among others, including: 1. how the existing species composition of cities create already existing edible/useful landscapes (see Hurley et al. 2015, Hurley and Emery 2018, Hurley et al. 2022), or what the authors appear to describe as "orchards", and including the use of open data sources to support these activities (Stark et al. 2019), 2. the ways that urban forests support cultural ecosystem services (Plieininger et al. 2015), 2a. dietary need/food security (Synk et al. 2017, Bunge et al. 2019, Gaither et al. 2020, Sardeshpande & Shackleton 2023), including in Brazil (Brito et al 2020), and diversity (Gareake & Shackleton 2020), 2b. sharing of ecological knowledge (Landor-Yamagata 2018), and 2c. social-ecological resilience (Sardeshpande et al. 2021) as well as 2d. reconnect urban residents to nature/biodiversity (Palliwoda et al. 2017, Fisher and Kowarik 2020, Schunko and Brandner 2022). 3. I note that while most of the literatures above focus on foods and edibility, Hurley et al. 2015 and Hurley and Emery consider the relationship of urban forests for other, not food-related uses and thus the material connections and uses by people within art and other cultural objects. 4. I also note that some scholars are beginning to focus on the question of urban governance and the inclusion of urban fruit trees (Kowalski & Conway 2023), building off of the rapidly expanding literature on urban food forestry (Clark and Nicholas 2011) and edible green infrastructure. The difference between these literatures and those I've suggested above is that they generally focus on policy and planting interventions to insert, add, or otherwise enhance the edibility of these spaces (as opposed to the above stream analyzing how people interact with what is already there, whether those species are intended for harvest by people, or not, and thus it seems like this piece better links to those issues . 5. It would be helpful to see at least some of these links between the present research and its focus on methods for using a particularly valuable dataset linked to/with efforts to address the conceptual questions that are raised by the authors. For example, in relation to item #1 above, I might suggest dropping the use of "orchard" and describe the species being analyzed as representative of an "actually existing food forests" within these cities (building on the existing literature Items 1 through 3), while indicating the insights it might provide to those interested in interventions to shape future cities and their species composition to enhance human benefits (items 4 and 5). Likewise, it would be helpful to reference the items in 2a through 2d where they appear in the Context section, building on the very high level citations already (e.g., current citations #5 FAO and #6 Salbitano). To be clear, much of what I'm asking for here can be, I think, addressed through additions of single sentences or phrases throughout the context section, along with brief reference to these within the brief discussions under "Reuse Potenial". Or perhaps this is too in-depth for this journal. If that's the case, then I do think that reference to several key articles is needed, specifically to signal the insights this piece has for this ongoing work to understand how urban forests function for human benefit. Those would be: Shackleton et al. 2017, Hurley & Emery 2018, Garekea & Shackleton 2020, Fisher & Kowarik 2020, Sardeshpande et al. 2021. Most critically, the work of Stark et al. 2019 should be acknowledged. My sincere thanks to the authors to learn from this work and my apologies for the delay in completing this review. Works Cited Above Bunge, A., Diemont, S. A., Bunge, J. A., & Harris, S. (2019). Urban foraging for food security and sovereignty: quantifying edible forest yield in Syracuse, New York using four common fruit-and nut-producing street tree species. Journal of Urban Ecology, 5(1), juy028. Fischer, L. K., & Kowarik, I. (2020). Connecting people to biodiversity in cities of tomorrow: Is urban foraging a powerful tool?. Ecological Indicators, 112, 106087. Garekae, H., & Shackleton, C. M. (2020). Foraging wild food in urban spaces: the contribution of wild foods to urban dietary diversity in South Africa. Sustainability, 12(2), 678. Hurley, P. T., Emery, M. R., McLain, R., Poe, M., Grabbatin, B., & Goetcheus, C. L. (2015). Whose urban forest? The political ecology of foraging urban nontimber forest products. Sustainability in the global city: Myth and practice, 187-212. Hurley, P. T., & Emery, M. R. (2018). Locating provisioning ecosystem services in urban forests: Forageable woody species in New York City, USA. Landscape and Urban Planning, 170, 266-275. Hurley, P. T., Becker, S., Emery, M. R., & Detweiler, J. (2022). Estimating the alignment of tree species composition with foraging practice in Philadelphia's urban forest: Toward a rapid assessment of provisioning services. Urban Forestry & Urban Greening, 68, 127456. Kowalski, J. M., & Conway, T. M. (2023). The routes to fruit: Governance of urban food trees in Canada. Urban Forestry & Urban Greening, 86, 128045. Landor-Yamagata, J. L., Kowarik, I., & Fischer, L. K. (2018). Urban foraging in Berlin: People, plants and practices within the metropolitan green infrastructure. Sustainability, 10(6), 1873. Palliwoda, J., Kowarik, I., & von der Lippe, M. (2017). Human-biodiversity interactions in urban parks: The species level matters. Landscape and Urban Planning, 157, 394-406. Plieninger, T., Bieling, C., Fagerholm, N., Byg, A., Hartel, T., Hurley, P., ... & Huntsinger, L. (2015). The role of cultural ecosystem services in landscape management and planning. Current Opinion in Environmental Sustainability, 14, 28-33. Sardeshpande, M., Hurley, P. T., Mollee, E., Garekae, H., Dahlberg, A. C., Emery, M. R., & Shackleton, C. (2021). How people foraging in urban greenspace can mobilize social–ecological resilience during Covid-19 and beyond. Frontiers in Sustainable Cities, 3, 686254. Sardeshpande, M., & Shackleton, C. (2023). Fruits of the city: The nature, nurture and future of urban foraging. People and Nature, 5(1), 213-227. Schunko, C., & Brandner, A. (2022). Urban nature at the fingertips: Investigating wild food foraging to enable nature interactions of urban dwellers. Ambio, 51(5), 1168-1178. Shackleton, C. M., Hurley, P. T., Dahlberg, A. C., Emery, M. R., & Nagendra, H. (2017). Urban foraging: A ubiquitous human practice overlooked by urban planners, policy, and research. Sustainability, 9(10), 1884. Stark, P. B., Miller, D., Carlson, T. J., & De Vasquez, K. R. (2019). Open-source food: Nutrition, toxicology, and availability of wild edible greens in the East Bay. PLoS One, 14(1), e0202450. Synk, C. M., Kim, B. F., Davis, C. A., Harding, J., Rogers, V., Hurley, P. T., ... & Nachman, K. E. (2017). Gathering Baltimore’s bounty: Characterizing behaviors, motivations, and barriers of foragers in an urban ecosystem. Urban Forestry & Urban Greening, 28, 97-102.
Recommendation Minor Revision
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GigaByte.

Editor Decision

Editor: Hans Zauner
GigaByte. 2024 Feb 21;2024:gigabyte107.

Minor Revision

Filipi Soares
GigaByte.

Assess Revision

Editor: Hans Zauner
GigaByte.

Re-Review MS

Editor: COREY T CALLAGHAN
Comments on revised manuscript I appreciate the opportunity to have another look at this manuscript. Indeed, I commend the authors for addressing Reviewer 1 and Reviewer 2 comments quite thoroughly. I also think the balance on more iNat/GBIF stuff by me, plus more urban forageable plants by the second Reviewer has done a good job of strengthening this data paper. Well done!
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Editor Decision

Editor: Hans Zauner
GigaByte.

Final Data Preparation

Editor: Mary-Ann Tuli
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Editor Decision

Editor: Hans Zauner
GigaByte.

Accept

Editor: Scott Edmunds
Editor’s Assessment This is a Data Release paper describing data sets derived from the Pomar Urbano project cataloging edible fruit-bearing plants in Brazil. Including data sourced from the citizen science iNaturalist app, tracking the distribution and monitoring of these plants within urban landscapes (Brazilian state capitals). The data was audited and peer reviewed and put into better context, and there is a companion commentary in GigaScience journal better explaining the rationale for the study. Demonstrating this data providing a platform for understanding the diversity of fruit-bearing plants in select Brazilian cities and contributing to many open research questions in the existing literature on urban foraging and ecosystem services in urban environments.
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Export to Production

Editor: Scott Edmunds

Associated Data

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