eBird ከአእዋፍ ወፎች መረጃን ይሰበስባል, በጎ ፈቃደኞች ምንም የምርምር ቡድን ሊዛመዱ የማይችላቸውን ደረጃዎችን ሊያቀርቡ ይችላሉ.
ወፎች በሁሉም ቦታ የሉም; የዓይኖሎጂ ባለሙያዎች ደግሞ ሁሉም ወፎች የትኛውም ቦታ ላይ የት እንደሚገኙ ማወቅ ይፈልጋሉ. ይህን የመሰለ ፍጹም የውሂብ ስብስብ ካመነበት, የዝግመተ-ምሣሌ ተመራማሪዎች በእርሻቸው ውስጥ በርካታ መሰረታዊ ጥያቄዎችን ሊያቀርቡ ይችላሉ. እርግጥ ነው, እነዚህን መረጃዎች መሰብሰብ ከማንኛውም ተመራማሪ ዕውቀት በላይ ነው. በተመሳሳይም የዝሙት ባለሙያዎች የበለጸጉና ይበልጥ የተሟላ መረጃ የሚፈልጉ ከሆነ "ወፋሪዎች" ማለትም ወፎችን የሚከታተሏቸው ወፎች አዘውትረው የወፎችን ወፎችን እና የሚመለከቱትን በሰነድ ላይ ያስቀምጣሉ. እነዚህ ሁለት ማህበረሰቦች ትብብር ያለው ረጅም ታሪክ አላቸው, አሁን ግን እነዚህ ትብብሮች በዲጂታል ዘመን ተለውጠዋል. eBird በአለም ዙሪያ ካሉ አሳሽዎች መረጃን የሚስብ መረጃ የተሰበሰበ እና ከ 260,000 በላይ ተሳታፊዎች (Kelling, Fink, et al. 2015) ከ 260,000 በላይ የአዕዋፍ መመልከቻዎችን አግኝቷል.
የ eBird መከበር ከመጀመራቸው በፊት, በአዕዋፍ ፈጣሪዎች የተፈጠሩትን አብዛኛዎቹ መረጃዎች ለ ተመራማሪዎች አይገኙም.
ዛሬ በዓለም ዙሪያ በሚገኙ በሺዎች የሚቆጠሩ መዝጊያዎች ውስጥ ቁጥር የሌላቸው ማስታወሻ ደብተሮች, መረጃ ጠቋሚ ካርዶች, ማብራሪያ የተዘረዘሩ የቼክ ዝርዝሮች እና ማስታወሻ ደብተሮች ይገኛሉ. ከአጎማች ተቋማት ጋር የተሳተፍነው ሁሉ ስለ "የእኔ የአጎት የወፍ ዝርግ መረጃዎች" በተደጋጋሚ ስለመስማቱ ምን ያህል እንደሚሰማቸው ያውቃሉ. ምን ያህል ዋጋ ያላቸው እንደሆኑ እናውቃለን. በሚያሳዝን ሁኔታም እኛ እነሱን መጠቀም እንደማንችል እናውቃለን. " (Fitzpatrick et al. 2002)
እነዚህ ጠቃሚ መረጃዎችን ጥቅም ላይ ከማዋል ይልቅ, ወለሎች ወደ ማዕከላዊ ዲጂታል ውሂብ ጎታ እንዲሰቅሏቸው ያስችላቸዋል. በ eBird ላይ የተጫነው መረጃ ስድስት ዋና መስኮች: ማን, የት, መቼ, የትኞቹ ዝርያዎች, ምን ያህል, እና ጥረቶች አሉት. ለአዳሾቹ አንባቢዎች, "ጥረቶች" (observations) ሲደረጉ የሚጠቀሙባቸውን ዘዴዎች ያመለክታሉ. የውሂብ ጥራት ቼኮች ውሂብ ከመዘገቡ በፊት ይጀምራሉ. በጣም አስቀያሚ ዝርያዎች እንደ በጣም ሪከርድ, በጣም ከፍተኛ መጠን ወይም ከወቅት ጊዜ ውጭ ሪፖርቶች የመሳሰሉ ያልተለመዱ ሪፖርቶችን ለማስገባት የሚሞክሩት ወፎች - እንደ ጠቋሚ ያሉ መረጃዎችን ይጠቀማሉ. ይህን ተጨማሪ መረጃ ካሰባሰቡ በኋላ የተጠቆሙ ሪፖርቶች ለተጨማሪ ግምገማ ወደ አንድ በመቶ የበጎ ፈቃድ ክልላዊ ባለሙያዎች ይላካሉ. የክልል ባለሞያ ምርመራ ሊደረግ የሚችል ተጨማሪ ተያያዥነትን ጨምሮ ከክልል ባለሞያ ምርመራ ካካሄዱ በኋላ ጥቆማ የተደረገባቸው ሪፖርቶች የማይታለፉ ናቸው ወይም ወደ ኢቢድ (Kelling et al. 2012) መገልገያዎች የውሂብ ጎታ) (Kelling et al. 2012) መጣል አለባቸው. ይህ የተጣራ ምልከታዎች የውሂብ ጎታ በይነመረብ ግንኙነት ላለው ለማንኛውም ሰው የሚገኝ ሲሆን እስካሁን ድረስ ወደ 100 የሚጠጉ የተሻሻሉ ህትመቶች ተጠቅመውበታል (Bonney et al. 2014) . eBird በትክክል የሚያሳየው በፍቃደኛነት ላይ ያሉ አሳሾች ለትክክለኛ የዓይኖ ምርምር ጥናት ጠቃሚ የሆኑ መረጃዎችን ለመሰብሰብ ይችላሉ.
በ eBird ከሚታዩ ውበቶች አንዱ, በአሁኑ ጊዜ እየተከናወነ "ስራ" ነው የሚይዘው - በዚህ ሁኔታ, ወፍ. ይህ ባህርይ ፕሮጀክቱ እጅግ በጣም ብዙ ደረጃዎችን እንዲያሳካ ያስችለዋል. ይሁን እንጂ በአዕዋፍ ተመራማሪዎች የተካሄዱት "ስራ" በአርኪዎሎጂስቶች አስፈላጊ መረጃ አይመጣም. ለምሳሌ, በ eBird ውስጥ የውሂብ ስብስቦች የሚቆጣጠሩት በአካባቢው ወፎች ሳይሆን ወፎቹ በሚገኙበት ቦታ ነው. ይህ ማለት, ለምሳሌ, አብዛኛዎቹ ታዛቢዎች በመንገድ ላይ ቅርብ ሲሆኑ (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . ከዚህ በተጨማሪ የቦታ ርዝመት እኩል ክፍፍልን ከማድረጉ በተጨማሪ በተመልካቾች የሚሰጡ ትክክለኛ አስተያየቶች ሁልጊዜ ጥሩ አይደለም. ለምሳሌ, አንዳንድ የአዕዋፍ ተመራማሪዎች የሚመለከቷቸውን ዝርያዎች በሙሉ ከሚመለከቷቸው ዝርያዎች ይልቅ የሚስቡትን መረጃ ብቻ ይሰበስባሉ.
የ eBird ተመራማሪዎች ለእነዚህ የውሂብ ጥራት ጉዳዮች ሁለት ዋነኛ መፍትሄዎች አሉዋቸው. በመጀመሪያ, የቢቢዮን ተመራማሪዎች በአዕማድ የተላከውን ውሂብ ጥራት ደረጃ ለማሻሻል የማያቋርጥ ጥረት ያደርጋሉ. ለምሳሌ, eBird ለተሳታፊዎቹ ትምህርት የሚሰጥ ሲሆን በእያንዲንደ ዲዛይን በኩሌ ባዯረጉት አዯራረቦች ሊይ ያሳዩት የሁለም ዓይነት ዝርያዎችን ሇማሳሇፍ የሚያበረታቱትን የእያንዲንደ ተሳታፊዎችን መረጃ (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . ሁለተኛ, የ EBird ተመራማሪዎች የጥሬ መረጃውን ጫጫታ እና ቀስቃሽ ባህሪን ለማረም የሚረዱ ስታትስቲክዊ ሞዴሎችን ይጠቀማሉ (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . እነዚህ ስታትስቲክዊ ሞዴሎች ከውሂብ ውስጥ አድልኦን ሙሉ በሙሉ ካላደረጉ ግልጽ አይደለም, ነገር ግን የስነ-ህክምና ባለሞያዎች በቅድሚያ እንደተጠቀሰው, ቀደም ሲል እንደተጠቀሰው, ቀደም ሲል እንደተጠቀሰው, እነዚህ መረጃዎች በ 100 በሚደረሱ በሳይንሳዊ ህትመቶች ውስጥ ጥቅም ላይ ውለዋል.
ብዙ የዓይነ-ስነ-ህይወት ጠበብቶች ስለኤቢርድ ሲሰሙ ለመጀመሪያ ጊዜ ሲሰሙ በጣም ተጠራጣሪዎች ናቸው. በእኔ አስተያየት, የዚህ ጥርጣሬ አካል አካል የሆነው ኢቢንግስን በተሳሳተ መንገድ ከማሰብ የሚመጣ ነው. ብዙ ሰዎች መጀመሪያ የ «eBird ውሂብ ፍፁም ነው ብለው ያሰቡት?» የሚል ነው, እና መልሱ "በፍጹም አይደለም" የሚል ነው. ነገር ግን ይህ ትክክለኛ ጥያቄ አይደለም. ትክክለኛው ጥያቄ "ለአንዳንድ የጥናት ጥያቄዎች ከኤው ቢተሮተር መረጃ ይልቅ አሁን ካለው የአምልኮ ሥነ-ስርዓት የበለጠ ነውን?" ለሚለው ጥያቄ መልሱ "አዎ" የሚል ነው. ለዚህ ጥያቄ ለተለያዩ ጥያቄዎች ማለትም ስለ ሰፋፊ ሰፋፊ ፍልሰት - በስርጭት መረጃ ስብስብ ምንም ተጨባጭ አማራጮች የሉም.
የ eBird ፕሮጀክት የሚያሳየው አስፈላጊ የሆኑ የሳይንሳዊ መረጃ ስብስቦች ውስጥ በበጎ ፈቃደኞች ማሳተፍ እንደሚቻል ነው. ነገር ግን eBird እና ተዛማጅ ፕሮጄክቶች ከምርጫ እና የጥራት ደረጃ ጋር የተያያዙ ተግዳሮቶች ለተከፋፈለ መረጃ ስብስብ ፕሮጀክቶች የሚያሳስቡ ናቸው. በሚቀጥለው ክፍል እንደምናየው በተራቀቀ ዲዛይን እና ቴክኖሎጂ, እነዚህ አሳሳቢ ነገሮች በአንዳንድ አካባቢዎች መቀነስ ይችላሉ.