5.4.1 eBird

ایډر د الوتونکو څخه د الوتونکو معلومات راټولوي؛ رضاکاران کولی شي پیمانه چمتو کړي چې د تحقیق ټیم سره سمون ونلري.

په هر ځای کې الوتونکي شتون لري، او نور پوهان پوهان غواړي چې پوه شي چې هر چرګ په هر ساعت کې دي. د دې بشپړ بشپړ ډاټا ته په پام سره، ارنپوهنه پوهان کولی شي په خپلو ساحو کې ډیری بنسټیز پوښتنې حل کړي. البته، د دې ډاټا راټولول د کوم ځانګړي څیړونکي له ساحې څخه بهر دي. په عین وخت کې اهنیتالوژستان د بډایه او بشپړ بشپړ ارقامو غوښتنه کوي، "الوتونکو" - هغه کسان چې د الوتونکو لپاره لیدل کیږي ګوري - په منظمه توګه د چرګانو څارنه کوي او هغه څه چې دوی یې لیدلي. دا دوه ټولنې د همکارۍ اوږده تاریخ لري، مګر اوس دا همکاري د ډیجیټل عمر لخوا بدله شوې. ایډرډ د ویشل شوي ډاټا د راټولولو یوه پروژه ده چې د نړۍ په کچه د الوتونکيو څخه معلومات ترلاسه کوي، او له دې وړاندې یې د 250،000 برخه اخیستونکو څخه 260 ملیون د الوتونکو لیدونه (Kelling, Fink, et al. 2015) .

د ایبډډ د پیل کولو دمخه، ډیری هغه معلومات چې د الوتونکو لخوا جوړ شوي وو د څیړونکو لپاره شتون نلري:

"نن د نړۍ شاوخوا په زرګونو ګوټ ګوټونو بې شمیره بکسونه، د اشارې کارتونه، د توزیع شوي چک لیست، او کتابونه دي. موږ د الوتونکو موسسو سره ښکیل وو، ښه پوهیږو چې د "زما ناوخته چرګ د ریکارډ ریکارډ" په اړه د اوریدو مايوسۍ ښه پوهیږو موږ پوهیږو چې دوی څومره ارزښت لري. په خواشینی سره، موږ هم پوهیږو چې موږ یې نشو کارولی. " (Fitzpatrick et al. 2002)

د دې قیمتي ډاټاونو په پرتله د کارولو وړ نه دي، ایبډر د دې لپاره توان لري چې مرکزي، ډیجیټل ډاټابیس ته اپیل کړي. هغه معلومات چې ایبډر ته اپیل شوي شپږ کلیدي برخې لري: څوک، چیرته، کوم، کوم ډول، څومره، او هڅې. د نري رنځ لوستونکو لپاره، "هڅې" د مشاهدو په وخت کې کارول شوي میتودونو ته اشاره کوي. د ډاټا کیفیت چکونه حتی د ډاټا اپلوډ څخه مخکې پیل کیږي. Birders هڅه کوي چې غیر معمولي راپورونه وړاندې کړي لکه د ډیری نایاب ډولونو راپورونه، ډیر لوړ حسابونه، یا د موسم څخه بهر راپورونه - نښه شوي، او ویب پاڼه په اتوماتيک ډول اضافي معلومات غوښتنه کوي، لکه عکسونه. د دې اضافي معلوماتو د راټولولو وروسته، بیرغ شوي راپورونه د نورو بیاکتنې لپاره په سلګونو رضاکار سیمه ایز متخصصینو ته لیږل شوي. د سیمه ایز ماهر لخوا تحقیقات وروسته - د لیډ - جعلي شوي راپورونو سره ممکن ممکنه اضافه لیکل شوي راپورونه یا هم د اعتبار وړ ندي یا د ایبډ ډیټابیس ډیټابیس ته داخل شوي (Kelling et al. 2012) . بیا د لیدل شوو کتنو دا ډیټابیس په نړۍ کې د انټرنټ کنټرول سره هر څوک لپاره چمتو کیږي، او تر اوسه پورې، نږدې 100 ګډې بیاکتنې خپرونې یې کارولې (Bonney et al. 2014) . ایډرډ په روښانه توګه ښیې چې رضاکارانه چرګان د دې وړتیا لري چې هغه معلومات راټول کړي چې د حقیقي نسنولو څیړنې لپاره ګټور وي.

د ایبډډ یوه ښکلا دا دی چې هغه "کار" نیسي چې مخکې کیږي. پدې حالت کې، چرګان. دا خصوصیت د دې توان ورکوي چې پروژه خورا پراخه پیمانه ترلاسه کړي. په هرصورت، "کار" د الوتونکو لخوا ترسره شوي ندي په مناسبه توګه د ارینالوژیستونکو اړتیاو سره سمون نه لري. د مثال په توګه، په ایبډډ کې، د ارقامو راغونډول د الوتونکو موقعیت، د الوتونکو ځای نه ټاکل کیږي. دا په دې مانا ده چې د بیلګې په توګه، ډیری څارونکي د سړکونو سره نږدې واقع کیږي (Kelling et al. 2012; Kelling, Fink, et al. 2015) . د ځای پر ځای د هلو ځلو د نا مساوي ویش سربیره، د الوتونکو لخوا چمتو شوي حقیقي مشاهده تل د عصري نده. د مثال په توګه، ځینې ځوانوونکي یوازې د هغو ډولونو په اړه معلومات پورته کوي کوم چې دوی په زړه پورې دي، د ټولو ډولونو په اړه معلومات چې دوی یې لیدلي.

د ایډر څیړونکي د دې معلوماتو کیفیت مسلو لپاره دوه اصلي حلونه لري - هغه حلونه چې کیدای شي د نورو ویشلو ډیټا راټولولو پروژو کې هم ګټورې وي. لومړی، د ایبډ څیړونکي په مسلسل ډول هڅه کوي تر څو د الوتونکو لخوا وړاندې شوي معلوماتو کیفیت لوړ کړي. د مثال په توګه، ایبډ ګډون کوونکو ته زده کړې وړاندې کوي، او دا د هر ګډون کونکي معلوماتو لیدلوري رامینځته کړې چې د دوی ډیزاین یې، د بیزارانو هڅول د ټولو ډولونو په اړه معلومات پورته کول چې دوی یې لیدلي، نه یوازې ترټولو دلچسپي (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . دوهم، ایبډ څیړونکي د احصایوي ماډلونو کاروي چې د خام ارقامو د شور او متغیر طبيعت لپاره سمه هڅه کوي (Fink et al. 2010; Hurlbert and Liang 2012) . دا لا څرګنده نده چې آیا دا شمیرې ماډل ماډل په ډاګه کړي چې د معلوماتو څخه اړخونه په بشپړه توګه له منځه یوسي، مګر ارتھ علومو پوهانو د مناسب ایډر ډاټا د کیفیت ډاډه باور لري چې لکھ یې یادونھ شوې وه، دا ډاټا د نږدې 100 سره د مطالعې پوھنتونھ خپرونو کې کارول شوي دي.

ډیر غیر غیر ارواپوهنه په لومړي سر کې خورا شک لري کله چې د لومړي ځل لپاره د ایډر په اړه اوریدل کیږي. زما په اند، د دې شکایاتو برخه په غلطه توګه د ایبډر په اړه فکر کوي. ډیری خلک لومړی فکر کوي "ایا د ایډر ارقام بشپړ دي؟" او ځواب "بالکل نه." مګر، دا سمه پوښتنه نه ده. صحیح پوښتنه دا ده چې "د ځینو څیړنو پوښتنو لپاره، د ایډیډولوژیکي ارقامو په پرتله غوره معلومات ایبرډ معلومات دي؟" د دې پوښتنې لپاره ځواب "یقینا هو" دی، ځکه چې د ګټو د ډیری پوښتنو لپاره - لکه د لویې کچې موسمي کډوالۍ په اړه پوښتنې - د ویشل شوي ډاټا راټولولو لپاره هیڅ ریښتینې بدیل ندی.

د ایبډ پروژې څرګندوي چې دا ممکنه ده چې د مهمو علمي معلوماتو راټولولو کې رضاکاران شامل وي. په هرصورت، ایډرډ، او اړوند پروژې څرګندوي چې د نمونې کولو او ډاټا کیفیت پورې اړوند ننګونې د ویشلو ډاټا د راټولولو پروژو اندیښنې دي. لکه څنګه چې موږ به په راتلونکي برخه کې وګورو، که څه هم د چټک ډیزاین او ټیکنالوژۍ سره، دا اندیښنې په ځینو ترتیباتو کې لږ تر لږه کیدی شي.