5.4.1 eBird

eBird հավաքում են տվյալներ թռչունների birders, կամավորները կարող են ապահովել աշխարհագրական մասշտաբների, որ ոչ մի հետազոտական ​​թիմը կարող է համընկնի:

Թռչուններ են ամենուր, եւ ornithologists կցանկանայի իմանալ, թե որտեղ յուրաքանչյուր թռչնի ամեն պահի. Հաշվի առնելով նման կատարյալ dataset, ornithologists կարող անդրադառնալ բազմաթիվ հիմնարար հարցեր, իրենց ոլորտում: Իհարկե, հավաքում այս տվյալները դուրս շրջանակներում որեւէ կոնկրետ գիտաշխատող: Միեւնույն ժամանակ, որ ornithologists ցանկանում ավելի հարուստ եւ ավելի ամբողջական տվյալները, «birders» Մարդկանց, ովքեր գնում թռչնադիտարկման համար զվարճալի մշտապես հետեւում թռչունների եւ documenting, թե ինչ են նրանք տեսնում. Այս երկու համայնքներն ունեն երկար պատմություն համագործակցում, բայց հիմա այդ համագործակցության արդեն վերափոխվել են թվային դարաշրջանում: eBird է բաշխվում տվյալների հավաքագրման ծրագիր է, որը solicits տեղեկություններ է birders ամբողջ աշխարհում, եւ այն արդեն ստացել է ավելի քան 260 մլն թռչուն sightings ից 250.000 մասնակիցներից (Kelling et al. 2015) :

Նախքան մեկնարկից eBird, շատ տվյալների ստեղծած birders էր անհասանելի է հետազոտողների:

«Հազարավոր closets ամբողջ աշխարհում այսօր ստում անհամար նոութբուքեր, ինդեքսային քարտերի նշումներով checklists, ու օրագրերը: , Ովքեր մեզ ներգրավված Թռչնագետ հաստատությունների լավ գիտենք խանգարումից լսելով կրկին ու կրկին մասին «Իմ հանգուցյալ հորեղբոր թռչունների գրառումները« Մենք գիտենք, թե որքան արժեքավոր են նրանք կարող են լինել: Ցավոք, մենք նաեւ գիտենք, որ մենք չենք կարող օգտագործել դրանք: » (Fitzpatrick et al. 2002)

Ավելի շուտ, քան Ունենալով այս արժեքավոր տվյալներ նստել չօգտագործված, eBird հնարավորություն է տալիս birders վերբեռնել այն կենտրոնացված, թվային տվյալների բազայում: Տվյալների վերբեռնվել eBird պարունակում է վեց հիմնական ոլորտներում: Ով, որտեղ, երբ, ինչ տեսակներ, ինչպես շատերին, եւ ջանք. Ոչ-Թռչնագետ ընթերցողներին, «ջանք» վերաբերում է կիրառվող մեթոդների կատարելիս դիտարկումները: Տվյալների որակի ստուգումներ է սկսել, նույնիսկ նախքան տվյալների Վերբեռնման: Birders փորձում են ներկայացնել անսովոր հաշվետվությունները, ինչպես օրինակ հաշվետվությունների շատ հազվագյուտ տեսակների, շատ բարձր ակնկալում, կամ դուրս մրցաշրջանում հաշվետվությունների-են նշել, եւ կայքում ավտոմատ խնդրում լրացուցիչ տեղեկություններ, ինչպես օրինակ, լուսանկարներ. Այն բանից հետո, հավաքում այս լրացուցիչ տեղեկություններ, դրոշով նշված հաշվետվությունները ուղարկվում են մեկի հարյուրավոր կամավորների տարածաշրջանային փորձագետների հետագա վերանայման. Այն բանից հետո, հետաքննության կողմից տարածաշրջանային փորձագիտական, այդ թվում հնարավոր լրացուցիչ համապատասխանության birder-դրոշով նշված հաշվետվությունների կամ անտեսվեցին, քանի որ ոչ արժանահավատ կամ նրանք մտել eBird բազայում (Kelling et al. 2012) : Այս բազան ցուցադրվել դիտարկումների, ապա կատարվում հասանելի են դարձնում է աշխարհի հետ ինտերնետ կապի, եւ մինչ այժմ, գրեթե 100 գրախոսվող հրապարակումները օգտագործել այն (Bonney et al. 2014) : eBird հստակ ցույց է տալիս, որ կամավորական birders կարողանում են հավաքել տվյալներ, որոնք օգտակար է իրական ornithology հետազոտության.

Մեկը beauties է eBird է, որ այն գրավում «աշխատանքը», որ արդեն կատարվում, այս դեպքում, Թռչնագետ: Այս հատկությունը թույլ է տալիս նախագիծը հասնելու հսկայական մասշտաբների: Այնուամենայնիվ, «աշխատանք» արել է birders չհամապատասխանել տվյալները, որոնք անհրաժեշտ են թռչնաբանների: Օրինակ, eBird, տվյալների հավաքագրումը, որը որոշվում է գտնվելու birders ոչ թե, գտնվելու վայրը թռչունների. Սա նշանակում է, որ, օրինակ, մեծ մասը դիտարկումները հակված են առաջանալ մոտ է ճանապարհների (Kelling et al. 2012; Kelling et al. 2015) : Ի լրումն այս անհավասար բաշխման ջանքերի նկատմամբ տարածության, փաստացի իր կողմից կատարված դիտարկումների birders միշտ չէ, որ իդեալական. Օրինակ, որոշ birders միայն վերբեռնել մասին տեղեկություններ տեսակների, որ իրենք համարում հետաքրքիր է, այլ ոչ թե բեռնում տեղեկատվություն բոլոր տեսակների, որ նրանք դիտարկված:

eBird հետազոտողները ունեն երկու հիմնական լուծումներ այդ տվյալների որակի խնդիրներին, որոնք առաջանում են բազմաթիվ այլ բաժանվող տվյալների հավաքագրման ծրագրերի իրականացմանը: Նախ, eBird հետազոտողները անընդհատ փորձում են բարելավել որակը ներկայացրած տվյալների birders: Օրինակ, eBird առաջարկում կրթություն մասնակիցներին, եւ այն ստեղծել է visualizations յուրաքանչյուր մասնակցի տվյալներով, որը, ըստ նրանց նախագծման, խրախուսել birders վերբեռնել տեղեկություններ բոլոր տեսակների, որ նրանք դիտարկված ոչ միայն մի ենթաբազմություն (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) , Երկրորդ, eBird հետազոտողները օգտագործել վիճակագրական մոդելներ, որոնք փորձում են շտկել է աղմկոտ եւ տարասեռ բնույթի հումքի տվյալները. Դա դեռ պարզ չէ, թե արդյոք այդ վիճակագրական մոդելները լիովին հեռացնել կողմնակալությունը են տվյալները, սակայն ornithologists վստահ են բավական որակի ճշգրտված eBird տվյալների, որ ինչպես արդեն նշվեց, այն արդեն օգտագործվում է գրեթե 100 գրախոսվող գիտական ​​հրատարակություններում:

Շատ ոչ-ornithologists են ի սկզբանե խիստ թերահավատ է, երբ լսեն eBird է առաջին անգամ: Իմ կարծիքով, մի մասը այս թերահավատությամբ գալիս մասին մտածելու eBird է սխալ ճանապարհով: Շատ մարդիկ առաջին անգամ կարծում են, «Արդյոք eBird տվյալները կատարյալ», իսկ պատասխանը բացարձակապես ոչ: Սակայն, դա չի ճիշտ հարց է: Իրավունքը Հարցն այն է, «Որոշակի հետազոտական ​​հարցերի, այն է, որ eBird տվյալները ավելի լավ է, քան գոյություն ունեցող ornithology տվյալները:« Այդ հարցին Պատասխանը միանշանակ այո, մասամբ այն պատճառով, որ երկար հետաքրքրող հարցերին չկա իրատեսական այլընտրանք բաշխված տվյալների հավաքագրման.

The eBird Ծրագիրը ցույց է տալիս, որ դա հնարավոր է ներգրավել կամավորների հավաքագրման կարեւոր գիտական ​​տվյալների: Սակայն, eBird, եւ հարակից ծրագրեր, ցույց են տալիս, որ մարտահրավերները կապված են նմուշառման եւ տվյալների որակի են մտահոգությունները Բաշխված տվյալների հավաքագրման ծրագրերի իրականացմանը: Քանի որ մենք տեսնում ենք, որ հաջորդ բաժնում, սակայն, խելացի դիզայնի եւ տեխնոլոգիաների, այդ մտահոգությունները կարող են նվազագույնի հասցնել որոշ պարամետրեր.