5.4.1 eBird
eBird coglie infurmazioni nantu à acelli da birders; vuluntari chì vi derà scala giugrafica chì nimu a squatra di ricerca pò currisponde.
Uccelli sò in ogni locu, è ornithologists vurrissi sapiri unni ogni acellu hè in ogni mumentu. Datu un tali dataset perfettu, ornithologists putìa parrari di parechje quistione fundamentale di a so campu. Di sicuru, cugghiennu sta data, è aldilà di u so circulu di ogni particulari di a so ricerca. Ô stissu tempu ca ornithologists brama di dati s'avianu è più cumpleta, "birders" -people chi vai acellu veghjanu per piacè-sunnu sempri à fighjulà 'acelli e documenting ciò chì si vidi. Sti dui cumunità hannu na longa storia di cullaburannu, ma mò ca chji datanu hannu statu mudificatu da l'età numerica. eBird hè un prugettu cullezzione di dati distribuitu chì solicits nantu à u corsu da birders giru di u mondu, è ùn hà digià ricevutu più di 260 millioni d 'sightings acellu da 250.000 i participanti (Kelling et al. 2015) .
Innanzi à u lanciu di eBird, tantu di i dati criatu da birders era FÃ à circadori:
"In millaie di la fattura attornu a oggi lu munnu ci sù tanti sculari, drawing accogliu, checklists Annotated, è diari. Quiddi di noi IRC cù istituzioni Ornothologie cunnosce bè u di frustration di sente più di e n'àutra vota supra 'i cartulari acellu mio fini di l'ziu' Sapemu cumu u valori puderanu esse. Intristitu, avemu dinù cunnosce noi ùn li ponu aduprà. " (Fitzpatrick et al. 2002)
Chiu tostu di aviri sta infurmazioni di primura occupà i terreni, eBird parmetti birders la torna indettendu à una, basa di dati, digitale criscenti. Data activity à eBird cuntene i sei campi chiavi: ca, unni, quannu, ciò chì a razza, comu tanti, e sforzu. Per peju non-trekking, "sforzu" si riferisce à i metudi usatu mentri facìa assirvazzioni. chèques qualità Data comincia ancu prima di i dati è activity. Birders piazzà a rassignàrisi rara raporti-cume raporti di a razza assai scarsu, bunissima, parlà, o fora di staghjoni raporti-sunnu flagged, è u situ cherenu in autumàticu applicàrisi nantu à u corsu, com'è ritratta. Dopu à cugghiennu stu applicàrisi nantu à u corsu, l 'raporti flagged sò mandati à unu di cintunari di vuluntarii spartuti à spertizie regiunale di prumove avis. Dopu à essais da i tercani-cumpresi pussibule currispunnenza applicàrisi riggiunali cu li birder-i raporti flagged si manifisteghja Entrée comu unreliable o ch'elli sò intruti in a basa eBird (Kelling et al. 2012) . Stu di dati di assirvazzioni Screened hè tandu disposte à qualchissia in u mondu cù una cunnessione Internet, e tantu luntanu, quasi 100 publicazioni di merci-hat hannu la addupiràvanu (Bonney et al. 2014) . eBird mostra chjaramente chì birders è vuluntarii spartuti à sò capaci à fà sorte di dati chì hè interessante di ricerca vera acieddi.
Unu di li biddizzi di eBird hè chì si occupa "travagliu" chì hè digià in corso-in stu casu, Ornothologie. Sta funziunalità permette à u prugettu di ghjunghje ne à densita scala. A ogni modu, lu "travagghiu" fattu da birders ùn puntualmenti, currisponde à u dati bisognu di ornithologists. Per esempiu, in eBird, cullezzione di dati hè dicisa da la lucalità di birders micca u insignamentu di aceddi. Chistu significa chi, per indettu, a più spicìfichi tendini à esempiu, vicinu à e strade (Kelling et al. 2012; Kelling et al. 2015) . 'N agghiunta a chistu unequal sparghjera di sforzu nantu à u spaziu, u assirvazzioni a prucedura fatta da birders nun sunnu sempri idiali. Per esempiu, certi birders Caricà sulu nfurmazzioni supra e razze chi si lagnà ntirissanti chiu tostu di la torna indettendu à nantu à u corsu nantu à tutte e razze chi si osserva.
circadori eBird avemu duie suluzioni principale à sti resultati qualità di dati, tematiche chì à truvà in tanti altri prugetti cullezzione di dati distribuiti. Prima, circadori eBird sò sempri à chisià à aghjurnà a qualità di i dati Lucaci birders. Per esempiu, eBird transport educazione à i participanti, è chì hè creatu visualizations di dati di ogni participant chì, da u so generu, incuragisce birders la torna indettendu à nantu à u corsu su tutte e razze chi si osserva, ùn hè micca un subset (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Siconda, circadori eBird aduprà mudelli di statìstiche chi tintatu di rimpruverà di la natura vanniaturi e hétérogène di i dati crudu. Hè ùn hè ancu chjara siddu sti mudelli di statìstiche smarisce cumplettamente biases da i dati, ma ornithologists sunnu abbastanti cunvinta in a qualità di dati eBird pulito ca, comu era statu mintuatu nanzu, chì hè statu usatu in quasi 100 Gencarelli scentificu merci-hat.
Parechje non-ornithologists sò in cumenciu estrimamenti scetticu quannu si senti diri eBird di u primu tempu. In u mio parè, parti di stu lu scetticismu vene da rifletta eBird in u pelu. Assai genti prima pinsamu "Is i dati eBird più bella?", È la risposta nun è propriu. A ogni modu, chì ùn hè a quistione di dirittu. A quistione di a dritta jè, "Per certe dumande di ricerca, hè a data, eBird megliu cà di dati acieddi ca asistevanu?" Per chì quistione di a risposta hè bellu iè, in parte per via di parechje dumande di interessu ci hè micca realistu di alternativa a cullezzione di dati distribuiti.
U prugettu eBird dimostra chì ghjè pussibule di vennu cuimmurciuti vuluntari à a cullezzione di mpurtanti dati à prupiziu. Tuttavia, eBird, è culligata prughjetti, ammùstranu ca sfide riguardanti sediment è a qualità di dati sò cuncerna di prughjetti cullezzione di dati distribuiti. Cum'è no ti vede in a sizzioni: prossimu, cumunqui, cun generu brava e la tecnoluggìa sti cuncerna pò esse minimized in certi u bastimentu.
