5.4.1 eBird

eBird հավաքում տվյալների թռչունների մասին birders; կամավորները կարող են սանդղակով ապահովել, որ հետազոտական ​​թիմը չի կարող համընկնել:

Թռչունները ամենուր են, եւ արոտագետները կցանկանային իմանալ, թե որտեղից յուրաքանչյուր թռչուն գտնվում է ամեն պահի: Հաշվի առնելով նման կատարյալ տվյալների բազան, ornitologists կարող են դիմել բազմաթիվ ոլորտներում հիմնարար հարցերի: Իհարկե, այդ տվյալների հավաքումը դուրս է գալիս որեւէ կոնկրետ հետազոտողի շրջանակից: Միեւնույն ժամանակ, օնիտոլոգները ցանկանում են ավելի հարուստ եւ ամբողջական տվյալներ, «թռչունների», ովքեր զվարճալի դիտում են թռչունները, մշտապես հետեւում են թռչուններին եւ փաստաթղթավորում են այն, ինչ տեսնում են: Այս երկու համայնքները երկարատեւ համագործակցության պատմություն ունեն, բայց այժմ այդ համագործակցությունները վերափոխվել են թվային տարիքում: eBird- ը բաշխված տվյալների հավաքագրման ծրագիր է, որը պահանջում է աշխարհի միգերներից ստացված տեղեկատվությունը եւ արդեն ստացել է ավելի քան 260 միլիոն թռչունների դիտում 250,000 մասնակիցներից (Kelling, Fink, et al. 2015) :

Նախքան eBird- ի մեկնարկը, միստրերի կողմից ստեղծված տվյալների մեծ մասը անհասանելի էին հետազոտողներին.

«Աշխարհի հազարավոր առանձնասենյակներում այսօր անթիվ նոթատետրեր, ինդեքսային քարտեր, բացատրական ստուգաթերթեր եւ օրագրեր են: Անձրեւի ինստիտուտների հետ մեր անդամները լավ գիտեն, որ «իմ հորեղբորորդիների թռչունների գրառումները» կրկին լսելու վրդովմունքն է: Մենք գիտենք, թե որքան արժեքավոր են նրանք: Ցավոք, մենք նաեւ գիտենք, որ մենք չենք կարող դրանք օգտագործել » (Fitzpatrick et al. 2002)

Փոխարենը, այս արժեքավոր տվյալները չունենալով չօգտագործված, eBird- ը հնարավորություն է տալիս միսերին վերբեռնել դրանք կենտրոնացված, թվային տվյալների բազա: Էնդրեյդին վերագրվող տվյալները պարունակում են վեց հիմնական ոլորտներ. Ով, որտեղ, երբ, ինչ տեսակներ, որքան եւ շատ ջանքեր: Ոչ թռչող ընթերցողների համար «ջանք» -ը վերաբերում է դիտարկումներ կատարելու ժամանակ կիրառվող մեթոդներին: Տվյալների որակի ստուգումները սկսվում են նույնիսկ մինչեւ տվյալների վերբեռնումից առաջ: Birders- ը փորձում է անսովոր հաշվետվություններ ներկայացնել, օրինակ, շատ հազվագյուտ տեսակների մասին հաղորդումները, շատ բարձր ակնկալիքները կամ դրսումների հաշվետվությունները, նշվում են, եւ կայքը ավտոմատ կերպով պահանջում է լրացուցիչ տեղեկատվություն, օրինակ, լուսանկարներ: Այս լրացուցիչ տեղեկատվությունը հավաքելուց հետո, նշված տեղեկությունները ուղարկվում են հարյուրավոր կամավոր շրջանային փորձագետներից մեկին հետագա վերանայման համար: Տարածաշրջանային փորձագետի հետաքննության արդյունքում, ներառյալ, հնարավոր թռչնակի հետ լրացուցիչ նամակագրությունը, դրոշմավորված զեկույցները կամ անտեսվում են որպես անվստահելի կամ մտան eBird տվյալների բազա (Kelling et al. 2012) : Ստորագրված դիտարկումների տվյալների շտեմարանն այնուհետեւ հասանելի է դարձնում աշխարհում որեւէ մեկին ինտերնետ կապով, եւ մինչ օրս այն օգտագործվում է գրեթե 100 վերանայված հրատարակություններ (Bonney et al. 2014) : Էդվարդը հստակ ցույց է տալիս, որ կամավոր միերը կարող են հավաքել տվյալներ, որոնք օգտակար են իրական անտառային հետազոտությունների համար:

Եդիրի գեղեցկություններից մեկն այն է, որ այն գրավում է «աշխատանքը», որն արդեն տեղի է ունենում, այս դեպքում `միմյանց: Այս առանձնահատկությունը հնարավորություն է տալիս նախագծին հասնել հսկայական մասշտաբի: Այնուամենայնիվ, birders- ի կողմից կատարված «աշխատանքը» չի համապատասխանում օրիտիտագետների համար անհրաժեշտ տվյալները: Օրինակ, eBird- ում տվյալների հավաքագրումը որոշվում է միսերի տեղադրությամբ, այլ ոչ թե թռչունների տեղադրությամբ: Սա նշանակում է, որ, օրինակ, շատ դիտարկումներ հակված են ճանապարհների մոտ (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) : Բացի տիեզերքի վրա այս անհավասար բաշխվածությունից, միշտի կողմից կատարված փաստացի դիտարկումները միշտ չէ, որ իդեալական են: Օրինակ, որոշ breeders- ը միայն տեղեկատվություն են վերբեռնում այնպիսի տեսակների մասին, որոնք նրանք համարում են հետաքրքիր, այլ ոչ թե տեղեկություններ այն բոլոր տեսակների մասին, որոնք նրանք նկատում են:

eBird- ի հետազոտողները ունեն երկու հիմնական լուծում տվյալ տվյալների որակի հարցերում `լուծումներ, որոնք կարող են օգտակար լինել նաեւ այլ բաշխված տվյալների հավաքագրման ծրագրերում: Նախ, eBird հետազոտողները մշտապես փորձում են թարմացնել տվյալների փոխանցման որակը: Օրինակ, eBird- ը կրթություն է առաջարկում մասնակիցներին, եւ այն ստեղծում է յուրաքանչյուր մասնակիցի տվյալների արտացոլումը, որոնք իրենց դիզայնով խրախուսում են միշտերին տեղեկատվություն տեղակայել այն տեսակների մասին, որոնք նրանք նկատել են ոչ միայն ամենահետաքրքիրը (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) : Երկրորդ, eBird հետազոտողները օգտագործում են վիճակագրական մոդելներ, որոնք փորձում են շտկել հումքի տվյալների աղմկոտ եւ հեթերային բնույթը (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) : Հասկանալի չէ, թե արդյոք այդ վիճակագրական մոդելները լիովին հեռացնում են տվյալների շեղումները, սակայն օրդիտոլոգները բավականաչափ վստահ են, որ ճշգրտված Էդվարդի տվյալների որակը, որը, ինչպես արդեն նշվել է, այս տվյալները օգտագործվել են գրեթե 100 վերանայված գիտական ​​հրապարակումներում:

Բազմաթիվ non-ornithologists սկզբանե չափազանց թերահավատ են, երբ նրանք առաջին անգամ լսում են eBird մասին: Իմ կարծիքով, այս թերահավատության մի մասը գալիս է սխալ մտածելուց: Շատերն առաջին հերթին կարծում են, որ «Էդվարդը կատարյալն է», եւ պատասխանը «բացարձակապես չի»: Սակայն դա ճիշտ հարց չէ: Ճիշտ հարցն այն է, որ «որոշակի հետազոտական ​​հարցերի համար էլեկտրոնային գրառումներն ավելի լավ են, քան գոյություն ունեցող օրինիտոլոգիական տվյալները»: Այս հարցի պատասխանը «միանշանակորեն այո» է, քանի որ շատ հետաքրքրող հարցերի համար, օրինակ, հարցերի լայնամասշտաբ սեզոնային միգրացիայի մասին - բաշխված տվյալների հավաքման համար այլընտրանքային այլընտրանք չկա:

The eBird նախագիծը ցույց է տալիս, որ հնարավոր է ներգրավել կամավորներին կարեւոր գիտական ​​տվյալների հավաքագրում: Այնուամենայնիվ, eBird- ը եւ հարակից ծրագրերը ցույց են տալիս, որ նմուշառման եւ տվյալների որակի հետ կապված մարտահրավերները տարածված տվյալների հավաքագրման նախագծերում մտահոգություններ են: Այնուհանդերձ, հաջորդ բաժնում կտեսնենք, սակայն, խելացի դիզայնով եւ տեխնոլոգիայով, այս մտահոգությունները կարող են նվազագույնի հասցնել որոշ պայմաններում: