chocolate malt brownies with malted chocolate cream cheese frosting — Mel bakes things.
← grown-up rice krispie treatslemon poppyseed cake → Bit By Bit - Mass samewerking - 5.4.1 eBird
eBird versamel inligting oor voëls van voëlkykers, vrywilligers kan geografiese skaal dat geen ondersoek span kan ooreenstem voorsien.
Voëls is oral, en ornithologen sou graag wou weet waar al die voëls is elke oomblik. Gegewe so 'n perfekte dataset, kan ornithologen baie fundamentele vrae van hul veld aan te spreek. Natuurlik, die versameling van hierdie data is buite die bestek van 'n bepaalde navorser. Terselfdertyd dat ornithologen begeer ryker en meer volledige data, "voëlkykers" -Mense wat gaan voëlkyk vir die pret-voortdurend waarneem voëls en die dokumentasie van wat hulle sien. Hierdie twee gemeenskappe het 'n lang geskiedenis van samewerking, maar nou is hierdie samewerking is verander deur die digitale era. eBird is 'n verspreide data-insameling projek wat inligting uitlok uit voëlkykers regoor die wêreld, en dit het reeds meer as 260,000,000 voëlwaarnemings ontvang van 250,000 deelnemers (Kelling et al. 2015) .
Voor die bekendstelling van eBird, baie van die data wat deur voëlkykers was nie beskikbaar vir navorsers:
"In duisende kaste regoor die wêreld vandag lê talle notaboeke, indeks kaarte, Annotated kontrolelyste, en dagboeke. Diegene van ons wat betrokke is met voëls instellings goed ken die frustrasie van die gehoor oor en oor weer oor 'my oorlede oom se voël rekords "Ons weet hoe waardevol hulle kan wees. Ongelukkig weet ons ook dat ons kan dit nie gebruik nie. " (Fitzpatrick et al. 2002)
Eerder as om hierdie waardevolle inligting sit ongebruikte, eBird stel voëlkykers om dit te laai na 'n gesentraliseerde, digitale databasis. Data opgelaai na eBird bevat ses sleutel velde: wat, waar, wanneer, wat spesies, hoeveel, en moeite. Vir nie-voëls lesers, "poging" verwys na die gebruik terwyl waarnemings metodes. kwaliteit data tjeks begin nog voordat die data gelaai. Voëlkykers probeer om te dien ongewone verslae-soos verslae van baie skaars spesies, 'n baie hoë tellings, of buite seisoen verslae-is gemerk, en die webwerf versoek outomaties meer inligting, soos foto's. Na die bymekaarbring van hierdie bykomende inligting, is die vlag verslae gestuur om een ​​van honderde vrywilligers plaaslike kundiges vir verdere hersiening. Na ondersoek deur die plaaslike-kenner insluitend moontlike bykomende korrespondensie met die voëlkyker-die vlag verslae is óf weggegooi as onbetroubaar of hulle in eBird databasis (Kelling et al. 2012) . Hierdie databasis van gekeur waarnemings word dan beskikbaar gestel aan enigiemand in die wêreld met 'n internet konneksie, en tot dusver, het byna 100 portuurbeoordeelde publikasies dit gebruik (Bonney et al. 2014) . eBird toon duidelik dat vrywilligers voëlkykers in staat is om data wat nuttig is vir ware ornitologie navorsing is versamel.
Een van die skoonheid van eBird is dat dit "werk" wat reeds gebeur-in hierdie geval, voëls vang. Hierdie funksie maak dit vir die projek te groot skaal te bereik. Dit beteken egter die "werk" gedoen deur voëlkykers nie presies ooreenstem met die data wat nodig is deur ornithologen. Byvoorbeeld, in eBird, data-insameling word bepaal deur die ligging van voëlkykers nie die plek van voëls. Dit beteken dat, byvoorbeeld, die meeste waarnemings geneig om plaas te vind naby aan paaie (Kelling et al. 2012; Kelling et al. 2015) . Benewens hierdie ongelyke verspreiding van poging oor die ruimte, die werklike waarnemings wat deur voëlkykers is nie altyd ideaal nie. Byvoorbeeld, sommige voëlkykers net oplaai inligting oor spesies wat hulle interessant eerder as die oplaai inligting oor al die spesies wat hulle waargeneem.
eBird navorsers het twee hoof oplossings vir hierdie data kwaliteit kwessies, probleme wat ontstaan ​​in baie ander versprei dataversameling projekte. In die eerste plek is eBird navorsers voortdurend besig om die gehalte van die deur voëlkykers voorgelê data op te gradeer. Byvoorbeeld, eBird bied onderwys aan deelnemers, en dit het visualisaties van data elke deelnemer se dat, deur hul ontwerp, voëlkykers moedig geskep om inligting te laai oor al die spesies wat hulle waargeneem, nie net 'n subset (Wood et al. 2011; Wiggins 2011) . Tweede, eBird navorsers gebruik statistiese modelle wat poog om reg te vir die lawaaierige en heterogene aard van die rou data. Dit is nog nie duidelik of hierdie statistiese modelle ten volle vooroordele uit die data verwyder, maar ornithologen is vol vertroue genoeg in die gehalte van aangepaste eBird data wat, soos reeds vroeër genoem, is dit gebruik in byna 100 portuurbeoordeelde wetenskaplike publikasies.
Baie nie-ornithologen is aanvanklik baie skepties toe hulle hoor eBird vir die eerste keer. In my opinie, wat deel uitmaak van hierdie skeptisisme kom van dink oor eBird op die verkeerde manier. Baie mense eerste dink "Is die eBird data perfekte?", En die antwoord is absoluut nie. Maar dit is nie die regte vraag. Die regte vraag is, "Vir sekere navorsingsvrae, is die eBird data beter as bestaande ornitologie data?" Om dié vraag die antwoord is beslis ja, deels omdat baie vrae van belang daar geen realistiese alternatief vir versprei dataversameling.
Die eBird projek toon dat dit moontlik is om vrywilligers in die versameling van belangrike wetenskaplike data te betrek. Maar eBird, en verwante projekte, dui daarop dat die uitdagings wat verband hou met monsterneming en kwaliteit data is kommer vir versprei dataversameling projekte. Soos ons sal sien in die volgende afdeling, maar met slim ontwerp en tegnologie hierdie bekommernisse kan beperk word in sommige instellings.