5.4.1 eBird

eBird sammelet gegevens op fûgels út birders; frijwilligers kinne biede geografyske skaal dat gjin ûndersyk ploech kin oerien.

Fûgels binne oeral, en fûgelleafhawwers soe graach witte wêr't eltse fûgel is by elk momint. Jûn sa'n perfekte dataset, fûgelleafhawwers koe adres protte fûnemintele fragen fan harren fjild. Fansels, it sammeljen fan dy gegevens is bûten it berik fan in bysûndere ûndersiker. Tagelyk dat fûgelleafhawwers wolle riker en mear folsleine gegevens, "birders" -people dy't gean fûgel watching foar fun-wurde hieltyd observearjen fûgels en te dokumintearjen wat se sjogge. Dy twa mienskippen hawwe in lange skiednis fan gearwurkjende, mar no dy gearwurkingsferbannen binne omfoarme troch de digitale leeftyd. eBird is in ferspraat gegevens samling projekt dat solicits ynformaasje fan birders om 'e wrâld, en it hat al krigen mear as 260 miljoen fûgel sightings fan 250.000 dielnimmers (Kelling et al. 2015) .

Foarôfgeand oan de lansearring fan eBird, in soad fan 'e gegevens makke troch birders wie net beskikber foar ûndersikers:

"Yn tûzenen closets om de wrâld hjoed lizze ûntelbere skriften, yndeks cards, Annotated checklists, en deiboeken. Dy fan ús belutsen by Birding ynstellings witte wol de frustraasje fan hearren oer en wer oer 'myn let omke fan fûgel records' Wy witte hoe weardefol se koe wêze. Spitigernôch, wy ek witte wy kinne net brûke se. " (Fitzpatrick et al. 2002)

Leaver as mei dit weardefolle gegevens sitte brûkte, eBird makket birders te upload it oan in sintrale, digitale databank. Data uploaded nei eBird befettet seis key fjilden: wa, wêr, doe't, wat soarte, hoefolle, en ynspanning. Foar net-Birding lêzers, "ynset" ferwiist nei de metoaden brûkt wylst it meitsjen fan waarnimmings. Data kwaliteit kontrolearret begjinne noch foardat de gegevens wurdt opladen. Birders besykje te tsjinjen ûngewoane rapporten-lykas rapporten fan tige seldsume soarten, tige heech greven, of út fan seizoen rapporten-wurde Flagged, en de webside automatysk freget oanfoljende ynformaasje, lykas foto. Nei it sammeljen fan dy oanfoljende ynformaasje, de Flagged rapporten wurde stjoerd oan ien fan de hûnderten frijwilliger regionale saakkundigen foar fierder resinsje. Nei ûndersyk troch de regionale deskundige-ynklusyf mooglik oanfoljende korrespondinsje mei de birder-de Flagged rapporten sille negearre wurde as ûnbetrouber of se wurde ynfierd yn eBird database (Kelling et al. 2012) . Dizze database fan screened waarnimmings wurdt dan beskikber steld foar immen yn 'e wrâld mei in ynternet ferbining, en sa fier, hast 100 peer-reviewed publikaasjes hawwe brûkt it (Bonney et al. 2014) . eBird dúdlik sjen dat frijwillige birders by steat binne om te sammelje gegevens dat is handich foar echte ornitology ûndersyk.

Ien fan 'e beauties fan eBird is dat it captures "wurk", dat is al bart-yn dit gefal, Birding. Dizze funksje mooglikheid it projekt te berikken grutte skaal. Lykwols, it "wurk" dien troch birders net krekt oerien mei de gegevens nedich by fûgelleafhawwers. Bygelyks, yn eBird, gegevens samling wurdt bepaald troch de lokaasje fan birders net de lokaasje fan de fûgels. Dat betsjut dat, bygelyks, de measte observaasjes oanstriid om foarkomme tichtby diken (Kelling et al. 2012; Kelling et al. 2015) . Neist dizze ûngelikense ferdieling fan ynspanning oer romte, de feitlike observaasjes makke troch birders binne net altyd ideaal. Bygelyks, guon birders allinnich upload ynformaasje oer soarten dy't se beskôgje nijsgjirrich earder as it opladen fan ynformaasje oer alle soarten dat se waarnomd.

eBird ûndersikers hawwe twa wichtichste oplossings foar dizze gegevens kwaliteit kwestjes, saken dy't ûntsteane yn in protte oare ferspraat gegevens samling projekten. Earst, eBird ûndersikers wurde hieltyd besykje te upgrade 'e kwaliteit fan' e gegevens yntsjinne troch birders. Bygelyks, eBird biedt ûnderwiis oan dielnimmers, en dat hat makke fisualisaasjes fan elke dielnimmer syn gegevens, dy't, troch harren ûntwerp, stimulearje birders te laden ynformaasje oer alle soarten dy't se observearre, net allinnich in dielsamling (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Twadde, eBird ûndersikers brûke statistyske modellen dy't besykje te ferbetterje foar de roppende en heterogene karakter fan de rauwe gegevens. It is noch net dúdlik oft dy statistyske modellen folslein fuortsmite biases fan de gegevens, mar fûgelleafhawwers binne wis genôch yn 'e kwaliteit fan oanpast eBird gegevens dy't, as hie al neamd earder, it is brûkt yn hast 100 peer-reviewed wittenskiplike publikaasjes.

In soad net-fûgelleafhawwers binne ynearsten ekstreem skeptysk as se hearre oer eBird foar it earst. Yn myn miening, diel fan dizze skepsis komt fan it tinken oer eBird yn 'e ferkearde wei. In soad minsken earst tinke "Is de eBird gegevens folslein?", En it antwurd is absoluut net. Lykwols, dat is net it rjocht fraach. De rjochter fraach is, "Foar beskate ûndersyk fragen, is de eBird gegevens better as besteande ornitology gegevens?" Foar dat fraach it antwurd is perfoarst ja, foar in part om't foar in soad fragen fan de belangstelling is der gjin realistysk alternatyf foar ferspraat gegevens kolleksje.

De eBird projekt lit dat it mooglik is om te belûken frijwilligers yn 'e kolleksje fan wichtige wittenskiplike gegevens. Mar, eBird, en besibbe projekten, jouwe oan dat útdagings yn ferbân mei sampling en gegevens kwaliteit binne soargen foar ferspraat gegevens samling projekten. As wy sille sjen yn 'e folgjende paragraaf, lykwols, mei tûke ûntwerp en technology dizze soargen kinne in minimum beheind wurde yn guon ynstellings.