Citizen Science (CS; dt. Bürgerwissenschaft) ermöglicht die partizipative Forschung durch Laien, was zu einer breiteren Datenerhebung, einer Vielfalt von Methoden und einem besseren Verständnis ökologischer Prozesse führen kann. Das Autorenteam stellt wesentliche Ergebnisse zur Theorie der CS aus der einschlägigen Literatur vor. Auf Grundlage von Erfahrungen in der Projektleitung des CS-Forschungsnetzwerks agroforst-monitoring und der Kenntnis des wissenschaftlichen Diskurses über CS berichtet das Autorenteam über fünf Jahre angewandter Forschung und Netzwerkentwicklung sowie über den Austausch mit Befürworterinnen und Befürwortern sowie Kritikerinnen und Kritikern der CS. Vor dem Hintergrund eines vermeintlichen Trilemmas zwischen "Partizipation", "Skalierbarkeit" und "Datenqualität" stellt der vorliegende Beitrag den Methodenkatalog von agroforst-monitoring vor, um aus der CS-Praxis zu berichten und Stellung zu den Vor- und Nachteilen der CS zu beziehen. Entlang der partizipativen Entwicklung des Methodenkatalogs konnten fünf Lektionen für die Arbeit in CS-Projekten abgeleitet werden, die sich auf verschiedene Schritte des Forschungsprozesses beziehen. Die Entwicklung von Forschungsfragen erfolgte in Zusammenarbeit mit interessierten Personen aus der Praxis und Agroforstplanung sowie mit Bürgerinnen und Bürgern. Zugleich erforderte die Methodenentwicklung kontinuierliche Anpassungen, um eine Standardisierung zu gewährleisten und Fehler zu reduzieren. Als wesentliche Voraussetzung für den Erfolg eines CS-Projekts wurde die Bedeutung intensiver Schulungen und fortwährenden Austausches zwischen Citizen Scientists und fachwissenschaftlicher Begleitung herausgearbeitet. Dieser Dialog kann sich auch methodisch widerspiegeln, um CS-Daten zu validieren oder deren Aussagekraft durch weitere Forschung zu erhöhen. Die Herausforderungen und Chancen neben den bekannten transformativen Potenzialen von CS werden anhand konkreter Beispiele aus dem Projekt diskutiert und zur Orientierung für weitere Forschung aufbereitet.